Datawhale后台回复关键词 图像分类 可打包下载baseline及数据集 数据集 MNIST 相信大家对经典的MNIST数据集都不陌生,它包含了大量的手写数字,可谓是算法工作者的必测数据集之一。有人曾调侃道:"如果一个算法在MNIST不work, 那么它就根本没法用;而如果它在MNIST上work, 它在其他数据上也可能不work!" 数据下载:http:...
Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。 下载地址: 本文使用 Pytorch 自动下载。 残差神经网络(ResNet) 是由微软研究院的 何恺明、张祥雨、任...
Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。你可以直接用它...
Fashion-MNIST的目的是要成为MNIST数据集的一个直接替代品。作为算法作者,你不需要修改任何的代码,就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST的图片大小,训练、测试样本数及类别数与经典MNIST完全相同。 类别标注 在Fashion-mnist数据集中,每个训练样本都按照以下类别进行了标注: 数据集大小 2.2 预训练模型的使用 resnet3...
图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征,而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征,其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。 本文收集并评估了一些高效有用的图像分类训练技巧。使用这些技巧,在开源Fashion-MNIST数据集上达到了96.21%的Acc,为大家提供了...
这次任务采用Paddle官方API中的FashionMNIST数据集API,API为paddle.vision.datasets.FashionMNIST In [2] # 数据加载和预处理 transfrom = T.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5]) # 导入数据,分为训练集和验证集 train_dataset = paddle.vision.datasets.FashionMNIST(mode='train', transform=transfrom) val_...
FashionMNIST数据集 Fashion-MNIST是一个10类服饰分类数据集, 我们可以使用它来检验不同算法的表现, 这是MNIST数据集不能做到的(原因在这里,想了解的可以看看介绍)。 torchvision的结构 torchvision包包含了很多图像相关的数据集以及处理方法, 并且有常用的模型结构。
show_fashion_mnist(X,get_fashion_mnist_labels(y)) 读取小批量样本 我们将在训练集上训练模型,并将训练好的模型预测测试集上评估模型的表现。 可以用torch.utils.data.Dataloader来创建一个读取小批量样本的DataLoader实例。 在实际中,数据读取经常是训练的性能瓶颈,特别是当模型较为简单或者计算硬件性能较高时,pyt...
1.1 获取Fashion-MNIST数据集 2.2 读取小批量 小结 图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST。 本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构...
本文将给出一个简单的图片分类代码构建思路,以作入门参考。 MNIST数据集作为机器学习的经典基准测试,在深度学习时代显得过于简单了,Hinton在2017年提出的Capsule更是将错误率降低到了0.25%,可以说完全攻破了这一问题。同时考虑到一般的机器性能,Fashion MNIST是一个很好的基准测试选择,部分样本如下: ...