cifar_train_batch = DataLoader(cifar_train,batch_size=30,shuffle=True) #同上诉操作一样,只不过载入的是cifar的测试数据集 cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar',train = False,transform=trans) cifar_test_batch = DataLoader(cifar_test,batch_size=30,shuffle=True) class resblock(nn.Module): def ...
在这里作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能,发现在需求更高的训练策略下,原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度,而无需额外的数据或蒸馏策略。 1 ResNet 的反击:全新训练策略带来强悍 ResNet 性能 论文名称: ResNet strikes b 人工智能 数据 迁移学习 数据...
# resnet18中的一块的一部分--比如conv2_x的第一部分的两个卷积 def __init__(self, input_channels, output_channels, first_conv=False, first_strides=2, strides=1): ''' first_conv表示是否是resnet块中的第一部分(第一部分步长为2,shortcut_connection的核为1的卷积步长也为2); ...
使用CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现图像分类 一、实验目的 了解飞浆平台,并通过实操加深对图像分类的理解,同时巩固实训课上学到的深度学习的知识、体会机器学习的魅力。本实验使用的是CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现的图像分类。 二、实验原理 1、ResNet网络 (1)残差学习 若将输入设为X,将某一有参网络层设...
四、ResNet在CIFAR-10上的应用 1.ResNet结构概述 在CIFAR-10数据集上,ResNet通常采用以下结构: (1)输入层:32x32彩色图片。 (2)卷积层:3x3卷积核,64个通道,激活函数为ReLU。 (3)残差块:多个残差块(如2、4、8等),每个残差块包含两个卷积层,卷积核大小为3x3,通道数为64和256,激活函数为ReLU。 (4)卷积...
使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试,这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32,因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。但是假如你自己的算力比较充足的话,我建议使用训练的使用图像的分辨率设置为224X224(这个可以在代码里面的transforms.RandomResizedCrop(32)和transforms.Resize((32, 32))...
(net, train_loader, test_loader, device, l_r = 0.0002, num_epochs=50): 174 # 使用wandb跟踪训练过程 175 #experiment = wandb.init(project='ResNet18', resume='allow', anonymous='must') 176 experiment = wandb.init(project='ResNet50', resume='allow', anonymous='must') 177 # 定义损失...
CIFAR-10是一个包含10个类别的60000张32x32彩色图像的数据集,常用于图像分类任务的训练和测试。ResNet50则是一种深度为50层的残差网络,通过引入残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。在CIFAR-10数据集上,ResNet50可以提取图像的特征,并将其分类到相应的类别中。 那么,如何在保证准确率的前提下...
了解了ResNet模型和CIFAR100数据集,完成了准备工作,现在可以着手开始使用ResNet实现CIFAR100数据集分类。 数据准备 直接使用上一章CIFAR100数据集获取的方法。 importtensorflow_datasetsastfdsimportjaximportsys sys.path.append("../50/")importResNetdefsetup():(trains,tests),metas=tfds.load(name="cifar100",...
本节将深入探讨如何利用ResNet技术对CIFAR-10数据集进行图像分类。CIFAR-10，一个包含60,000张32x32彩色图像的基准数据集，分为10个类别，每个类别6,000张，其中50,000张用于训练，分为5个批次，每批10,000张，另10,000张用于测试，独立成批。测试集确保每类随机抽取1,000张，剩余图片随机分配到...