这是生成MNIST-M数据集的函数,MNIST-M数据集介绍可见:http://jmlr.org/papers/volume17/15-239/15-239.pdf:paramX:MNIST数据集:param background_data:BSDS500数据集,作为背景:return:""" # 遍历所有MNIST数据集,生成MNIST-M数据集X_=np.zeros([X.shape[0],28,28,3],np.uint8)foriinrange(X.shape[...
一、MNIST和MNIST-M介绍 为了利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练,我们首先需要获取到MNIST和MNIST-M数据集。其中MNIST数据集很容易获取,官网下载链接为: MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burgesyann.lecun.com/exdb/mnist/ 。需要下载的文件如下图所示蓝色的4...
为了利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练,我们首先需要获取到MNIST和MNIST-M数据集。其中MNIST数据集很容易获取,官网下载链接为:MNSIT。需要下载的文件如下图所示蓝色的4个文件。 同时MNSIT数据集的加载,tensorflow框架已经给出相关的读取接口,因此我们不需要自行编写,读取MNIST数据集的代码如下: from tensorflow...
这是论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation的复现代码,完成了MNIST与MNIST-M数据集之间的迁移训练 实验环境 tensorflow=2.4.0 opencv numpy pickle skimage 文档结构 checkpoints存放训练过程中模型权重; logs存放模型训练过程中相关日志文件; config存放参数配置类脚本及训练过程中参数配置文件; ...
【TensorFlow 3】mnist数据集:与Keras对比 在TF1.8之后Keras被当作为一个内置API:tf.keras. 并且之前的下载语句会报错。 1mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) 下面给出Keras和TensorFlow两种方式的训练代码(附验证代码):
Hugging Face 数据集镜像/MNIST-M 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 仓库网络图 附件 main 4Jul3Upload README.md with huggingface_hubmain...
这里是定义了数据变换的方式,用的transforms.ToTensor()。 这个方法的作用是将数据类型转化为一个tensor类型、将数据归一化,并且将channel放在第一维上 train_ds = datasets.MNIST('E:/datasets2/1-18/dataset/daatset', train =True, transform =transformation, ...
在前一篇文章【深度域适配】一、DANN与梯度反转层(GRL)详解中,我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层(GRL)的基本原理,接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文:Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(文章链接:https://arxiv.org/abs/1409.7495)中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。
训练数据分类保存在10个文件夹中。测试数据在一个文件夹中。每一个图像文件命名为:序号_类别.png。MNIST数据集包括60000个训练样本(train-images.idx3-ubyte)、60000个训练标签(train-labels.idx1-ubyte)、10000个测试样本(t10k-images.idx3-ubyte)、10000个测试标签(t10k-labels-idx1-ubyte)。
StarGAN的非官方Pytorch实现,用于生成Digit-5数据集(MNIST,SVHN,SynDigits,MNIST-M和USPS)。 典型的顶层目录布局 . ├── build # Compiled files (alternatively `dist`) ├── docs # Documentation files (alternatively `doc`) ├── src # Source files (alternatively `lib` or `app`) ...