计入虚拟环境后,运行demo.py即可 下面的代码实现功能是将训练一个简单的 CNN 模型来识别 CIFAR-10 数据集中的图像,并在结束时输出测试精度。 CIFAR-10 数据集在 TensorFlow 中内置,程序会自动下载和加载它。
cifar10数据集主要做的数据增强操作有如下方面:图像切割:生成比图像尺寸小一些的矩形框,对图像进行随机的切割,最终以矩形框内的图像作为训练数据。 图像翻转:对图像进行左右翻转。 图像白化:对图像进行白化操作,即将图像本身归一化成Gaussian(0,1)分布。为了进行对比实验,实验1只进行步骤1,实验2只进行步骤2,实验3只...
CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,。包含50000张训练图片,10000张测试图片,数据集的数据存在一个10000*3072的numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像。(3072=1024*3)。前1024位是r值,中间1024是g值,后面1024是b值。主要作用是小图片分类。 第一步:打开caffe根目录...
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。 训练批次按随机顺序包含其余图像,但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。
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。