①代码:这段代码实现的功能是读取CIFAR10数据集中前10000中的前10张,在matlab中显示出来图像,并且保存到数据集所在文件夹下的save_images文件夹中。 clc clear all % 指定 CIFAR-10 数据集的文件夹路径 dataFolder = '/path/to/cifar-10-batches-mat/'; %% % 读取 data_batch_1 中的图像数据 data = load...
数据矩阵可以是8位无符号整数、16位无符号整数或双精度类型。颜色映射矩阵map是一个m×3的数据矩阵,其中每个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据,map矩阵中的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素值"直接映射"为调色板数值,每个像素的颜色通过使用X的像素值作为map的下标来获得,如值1...
CIFAR10数据集共有matlab、python、及C语⾔三种类型的数据集，我下载的是matlab版本，下载完之后显⽰的是矩阵集合形式⽽⾮图⽚的形式，在⽹络上搜寻⽅法并理解代码如下：load(['yourpath']);for i = 1:size(data,1);p = data(i,:);label = labels(i);%数据是以⼀⾏的形式存在，每⼀...
1.MNIST手写数据集 这就是上个章节中用到过的数据集。 MNIST手写数据集,每张图片是28*28的数据矩阵 现在我们实现分类任务,只需要执行下边这几行代码即可(全套运行程序下载链接见文末): %% 1.加载数据 load aMNIST-4D.mat %加载mnist数据 %% 2.调用函数进行分类 divideR = [0.6,0.2,0.2]; %训练集/验证集/...
基于CIFAR10图像数据集和SVM的图像分类算法matlab仿真,基于支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)的训练学习算法,其主要原理是通过统计学理论类方法优于采用神经网络的分类方法。
CIFAR-10数据库: CIFAR-10是一个常用的图像分类数据库,包含10个类别的60000张32x32彩色图像,每个类别有6000张图像。这些类别分别是:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 CIFAR-10数据库的特点: 数据集规模适中,适合用于算法验证和研究。
% 将图像大小调整为 32x32(CIFAR-10 数据集的图像大小) inputSize = [32 32 3]; % 归一化像素值到 [0, 1] 范围 XTrain = single(XTrain) / 255; XTest = single(XTest) / 255; 3. 选择图像分类算法 MATLAB 支持多种图像分类算法,如卷积神经网络(CNN)。你可以使用 MATLAB 的深度学习工具箱来构...
例如,可以使用AlexNet模型对图像进行分类。AlexNet是一种卷积神经网络,由多个卷积层、池化层和全连接层组成。下面是使用AlexNet对CIFAR-10数据集进行图像分类的示例代码: % 加载数据 [XTrain,YTrain,XTest,YTest] = cifar10Data; % 定义网络 net = alexnet; ...
其中3072 = 32 _ 32 _ 3,表示图像高长均为32,3个色彩通道,10000个数据 数据集整齐化 由于下载的数据集是.mat格式,我们需要将其变为整齐的图像格式(jpg)文件夹,有如下代码: %% 准备 CIFAR-10if~exist('cifar10Train','dir')disp('Saving the Images in folders. This...