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敛到全局
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...
测试集上的准确率为:97.07% 在几大经典图像识别数据集(MNIST / CIFAR10 / CIFAR100 / STL-10 / SVHN / ImageNet)中, 对于CIFAR10 数据集而言,目前业内 State-of-Art 级别的模型所能达到的最高准确率是 96.53%。 注:由于暂时无法在Colab中引用本地图片,本文中所有图片均已上传至GitHub,用网络链接的形式进...
二、CIFAR-10图片分类准确率网站 博客对应课程的视频位置:
PyTorch的模型大致结构普遍相似,也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务,实测在CIFAR10数据集任务上分类准确率在60%左右,较为复杂的图像需要考虑使用CNN框架,或者YOLO模型会处理较好,实测在使用Resnet50分类冻结部分层情况下CIFAR10任务精度可达到95%以上。目录 ...
这种方法出乎意料地简单有效,在图像分类的所有标准基准中,都超过或可与最近文献中提出的最佳方法相当。值得注意的是,作者在CIFAR-10上仅使用4,000个标签样本就获得了94.91%的准确率,在Imagenet-ILSVRC上使用128,000个标签样本获得了88.56%的前5名准确率。与之前的工作相比,作者的方法即使在利用分布外的非标记数据...
如何使用PyTorch构建CIFAR-10图像分类器? CIFAR-10数据集包含哪些类别的图像? 在PyTorch中,如何提高CIFAR-10图像分类器的测试准确率? 一般,深度学习的教材或者是视频,作者都会通过 MNIST 这个数据集,讲解深度学习的效果,但这个数据集太小了,而且是单色图片,随便弄些模型就可以取得比较好的结果,但如果我们不满足...