基于KNN的图像分类In [1] import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn import svm as s import time In [2] def unpickle(file): """ 功能:将CIFAR10中的数据转化为字典形式 (1)加载data_batch_i(i=1,2,3,4,5)和test_batch文件返回的字典...
使用CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现图像分类 一、实验目的 了解飞浆平台,并通过实操加深对图像分类的理解,同时巩固实训课上学到的深度学习的知识、体会机器学习的魅力。本实验使用的是CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现的图像分类。 二、实验原理 1、ResNet网络 (1)残差学习 若将输入设为X,将某一有参网络层设...
为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题,本质上是过拟合问题,所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少,如下图所示,val_cc = 0.96,有点东西哈,所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization),主要用于提升模型的泛化性。 我这里先把拿到的代码跑了下,不过...
基于此,我们对 ResNet50 和 InceptionResNetV2 分别做了 fine-tune,结果如下所示 此处未对第一阶段的所有模型做 fine-tune,从上图可以发现,还是 ResNet50 的 val_acc 略高,不过到这里为止,我们在 visual_domain_decathlon/cifar100 上的 val_acc 还是低了些,只有 0.8041,需要做改进。 preprocess_input = tf...
CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,拥有 20 个大类,共计 100 个小类,其中每个小类包含 600 张图像(500 张训练图像和 100 张测试图像)并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。该数据集由多伦多大学计算机科学系(Computer Science of University of Toronto)的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair ...
Paddle高层API实现图像分类(CIFAR-100数据集_ResNet101) 『深度学习7日打卡营·大作业』 零基础解锁深度学习神器飞桨框架高层API,七天时间助你掌握CV、NLP领域最火模型及应用。 课程地址 传送门:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6771 ...
图像分类-cifar100 实验研究 为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题,本质上是过拟合问题,所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少,如下图所示,val_cc = 0.96,有点东西哈,所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization),主要用于提升模型的泛化性。
VGGNet的结构非常简洁,整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸(33)和最大池化尺寸(22)。到目前为止,VGGNet依然经常被用来提取图像特征。VGGNet训练后的模型参数在其官方网站上开源了,可用来在特定的图像分类任务上进行再训练(相当于提供了非常好的初始化权重),因此被用在了很多地方。
构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN CIFAR-100 数据集与 CIFAR-10 类,但是它包含了 100 个分类,每个分类 600 张图片,其中 500 张用于训练,100 张用于测试。CIFAR-100 中的100 个分类被群组成了 20 个超类。每张图片都有一个“细粒度”的标签,即表示它属于哪个类,以及一个“粗粒度”标签,即表示它...
使用Cifar-10数据集进行图像分类 资料来源: 数据集下载: 抽象的: CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按...