所选数据集为Cifar-10,该数据集共有60000张带标签的彩色图像,这些图像尺寸32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,每个类5000张,另外10000用于测试,每个类1000张。 训练策略如下: 1.优化器:momentum=0.9 的 optim.SGD,adam在很多情况下能加速收敛,但因为是自适应学习率,在训练后期存在不能收...
对于图像分类问题,我们从最简单的卷积神经网络开始,分类准确率只能达到70%左右,通过不断地增加提升模型性能的方法,最终将分类准确里提升到了90%左右,这20%的准确率的提升来自于对数据的改进、对模型的改进、对训练过程的改进等,具体每一项提升如下表所示。改进方法获得的准确率提升 基本神经网络 69.36% - + 数据增...
二、CIFAR-10图片分类准确率网站 博客对应课程的视频位置:
在本文中,我们的目的是用 pytorch 创建基于 CIFAR-10 数据集的图像分类器。 CIFAR-10 有 50000 张训练图片,10000 张测试图片,总共 10 个类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’ CIFAR-10 图片的尺寸是 32x32x3,...
SENet18 95.22% ResNet18 95.23% 完整工程文件 Pytorch实现CIFAR10图像分类任务测试集准确率达95% Reference CIFAR-10 数据集 深度学习入门基础教程(二) CNN做CIFAR10数据集图像分类 pytorch版代码 Pytorch CIFAR10 图像分类篇 汇总 pytorch-cifar:使用PyTorch在CIFAR10上为95.47% 标签任务, 学习, 深度 发表...
本文使用的数据集是CIFAR-10数据集,该数据集有50000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为3个信道)。分类任务需要分成青蛙、卡车、飞机等10个类别。本文设计一种卷积神经网络用于处理图像分类任务,接下来介绍基于卷积神经网络的分类模型,并且重点说明如果通过不同的技术一步步地提高分类准确率。
Yo**ed上传21.86 KB文件格式rar深度学习人工智能图像分类 在CIFAR10数据集上做的图像分类任务,使用了多个主流的backbone网络,希望可以为想要入门深度学习的同志们,提供一个方便上手、容易理解的教程。 (0)踩踩(0) 所需:5积分