CIFAR-100数据集是一个包含100个类别的图像数据集,每个类别包含600张32x32像素的彩色图像。其中,50000张图像用于训练集,而10000张图像用于测试集。每个类别的训练图像和测试图像的数量相等。CIFAR-100数据集涵盖了各种不同的物体和场景,如动物、车辆、植物等。 PyTorch库 PyTorch是一个由Facebook开发的开
在Pytorch中想要使用CIFAR100数据集时,可以直接使用 transform = torchvision.transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ])dataset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, down…
使用pytorch实现cifar10和cifar100分类 经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习,我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。 在做这个final project的时候,很多同学都遇到了类似的问题和挑战。当我接近完成的时候,我决定与大家分享一些...
无休止的数据集是深度学习的世界。 CIFAR 10(加拿大高级研究所)将更难以分类, 并且将带来我们需要克服的新障碍。它是图像的集合, 通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。 CIFAR 10数据集包含50000个训练图像和10000个验证图像, 因此可以将这些图像分类为10个不同的类别。 CIFAR-10数据集由10个类别的60000张三十乘三...
本文的目的是通过基于PyTorch框架对CIFAR-100数据库进行分类任务的研究,探索并实现有效的图像分类模型。我们将通过分析CIFAR-100数据库的数据特点和PyTorch框架提供的功能,设计和训练一个性能优良且具有实用价值的模型。同时,我们也将比较不同模型配置和参数设置在性能上的影响,并尝试优化模型以提高准确率。这项研究旨在为...
Practice on cifar100(ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext,ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet)
cifar100是一个常用的图像分类数据集,其中包含了100个不同类别的图像样本。PyTorch是一个流行的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。在下载cifar100数据集时,通常需要指定一个根...
1.2.CIFAR-100 这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) |超类|类别| |---|---| |水生哺乳动物|海狸,海豚,水獭,海豹...
项目基于PyTorch框架,以cifar10为例纪录分类流程。包括处理数据、自定义加载数据、tensorboard纪录log,搭建主流分类网络、推理等 - 飞桨AI Studio
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from CIFAR-100 Python