对图片进行增强,并前后对比 importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 载入 CIFAR-10 数据集transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader...
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...
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。 • 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 ...
其中的一些参数说明:root表示数据集所在的目录;train=True表示将是训练集的数据提出来,False就是将测试的那部分提出来;download表示是否进行下载,因为前面用链接下载解压过了,所以设置的DOWNLOAD_CIFAR10为False;transform表示进行相应转化(转成灰度以及其他格式)。DataLoader中的第一个参数表示用来做成迭代器Loader的数据集...
有许多方法可以下载 CIFAR-10 数据集,比如多伦多大学网站里就包含了相关数据集。在这里,我推荐大家使用格物钛的公开数据集平台(graviti.cn/open-datasets),因为在这个平台上,如果使用他们的 SDK,不用下载也可以获取免费的数据集资源。事实上,这个公开数据集平台包含了行业内数百个知名的优质数据集,每个数据集都有相关...
Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目。
本文在前节程序基础上,实现对CIFAR-10的训练与测试,以加深对LeNet-5网络的理解 。 首先,要了解LeNet-5并不适合训练 CIFAR-10 , 最后的正确率不会太理想 。 一、CIFAR-10介绍 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,由10类共计60,000张32x32大小的彩色图像组成,每类包含6,000张图像。这些图像被平均分为了5...
class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100,"meta")) defone_hot(x, n): """ convert index representation to one-hot representation """ x = np.array(x) assert x.ndim ==1 return np.eye(n)[x] def_load_batch_cifar10(filename, dtype='float64'): ...
CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。所有照片分属10个不同的类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。其中五万张图片被划分为...
CIFAR-10 数据集介绍 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...