数据集我采用的是UCMerced数据集,这是一个用于遥感图像分类的数据集,共21类,包含农场、飞机等,每类有100张图像,图像尺寸大小为256*256。 我们按照训练集:测试集=3:1的比例对数据集进行分割,得到训练集图片1575张,测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。 整理完后的数据集长这样: 然后下面
调整图像大小：由于ImageNet数据集中的图像大小不一，通常首先将所有图像调整到统一的大小。对于深度学习模型，常见的尺寸包括224x224、256x256或299x299像素。调整大小通常会使用双线性插值。裁剪和填充：在调整大小后，可能需要进行裁剪来保持图像的中心部分，或者使用某种形式的填充（如零填充）来保持图像的纵横比。归...
首先,需要从模块中导入ImageFolder类,然后使用ImageFolder类来加载Tiny ImageNet数据集。具体步骤如下: 1.导入必要的库和模块: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms ``` 2.定义数据预处理操作: ```python transform= ([ (256),将图片调整为256x256大小 (224),在中心裁剪出224x...
from torchvision import transforms, datasets # kaggle原始数据集在本地电脑的文件路径 original_dataset_dir = '/Users/wangpeng/Desktop/all/CS/Datasets/kaggle_dogs_cats/train' total_num = int(len(os.listdir(original_dataset_dir)) / 2) random_idx = np.array(range(total_num)) np.random.shuffle...
数据扩增(Data augmentation) 为了降低过拟合,提高模型的鲁棒性,这里采用了两种Data Augmentation数据扩增方式: a.生成图像平移和水平反射。通过从256×256幅图像中提取随机224×224块图像(及其水平反射),并在这些提取的图像上训练AlexNet。这将训练集的大小增加了2048倍。 b.改变训练图像中RGB通道的强度。在整个ImageN...
AlexNet使用的神经元激活函数是ReLU激活函数 f(x)=max(0,x) ,相比于饱和非线性函数如Sigmoid和tanh函数,不饱和非线性函数如ReLU在梯度下降时具有更快的收敛速度,更快地学习,在大型网络中训练大量数据具有非常好的效果。作者通过在CIFAR-10数据集上做的实验证明了此论点。如下图,实线表示使用ReLUs的CNN,虚线表示使...
Caltech-256 Caltech-256 数据集是一种包含图像和类别的数据集，其中的图像是从图像搜索引擎中抓取的，人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable，从数据集中过滤掉遮挡过度、混乱，以及非物体类别示例的图像。 ImageNet ImageNet 数据集是机器学习研究中最常用的数据集之一。该数据集通过在几个图像搜索...
Caltech-256 Caltech-256 数据集是一种包含图像和类别的数据集,其中的图像是从图像搜索引擎中抓取的,人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable,从数据集中过滤掉遮挡过度、混乱,以及非物体类别示例的图像。 ImageNet ImageNet 数据集是机器学习研究中最常用的数据集之一。该数据集通过在几个图像搜索引擎...
数据集在扔给网络模型做训练前还需要统一尺寸处理,一方面是 CNN 需要统一尺寸的输入,另一方面是可以有数据增强的效果。一般来说有 crop 和 resize 两个过程。 其中crop 的方法有 single crop 和 multiple crops 两种: single crop:先将图像 resize 到某个尺度,例如:256 x N(短边为256),然后 centercrop 成 224...
目前业界考验大batch size收敛能力和大数据集上训练速度的一个权威基准是如何在ImageNet数据集上,用更大的batch size,在更短的时间内将ResNet-50/AlexNet这两个典型的网络模型训练到标准精度;国外多个团队作了尝试并取得了进展,比如UC Berkely等高校的团队可在20分钟将ResNet-50训练到基准精度。