TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别 零、学习目标 tensorflow 数据读取原理 深度学习数据增强原理 一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000...
它通过对原始图像应用一系列变换操作,生成多个变体图像,从而扩充训练数据集的大小和多样性。数据增强可以帮助改善模型的泛化能力,提高模型的鲁棒性,并减轻过拟合的风险。 常见的图像数据增强操作包括: - 随机裁剪:随机从图像中裁剪出不同的区域,以增加视角的多样性。 - 随机翻转:随机水平或垂直翻转图像,以增加镜像对称...
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一...
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张...
CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
在这里，我们将使用由加拿大高级研究所 (CIFAR)开发的 CIFAR-10 数据集 。CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 张 (32×32) 彩色图像组成，每个类别 6000 张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。这些类是完全互斥的。以下是数据集中的类别，以及每个类别的 10 张随机图像。1. 加载数据 CIFAR-10数据...
构建图像分类网络(Pytorch官方手册CIFAR10案例) 引言 对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。
图片的尺寸为 32×32 ,数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片。 与MNIST 数据集中目比, CIFAR-10 具有以下不同点: • CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像,而 MNIST 是灰度图像。 • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32, 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28,比 MNIST 稍大。