类别信息也可以写在文件里读出来,这里我就直接写在代码中了 #定义类别信息if(args.dataset=='CIFAR10'):classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')elif(args.dataset=='CIFAR100'):classes={19:'cattle',29:'dinosaur',0:'apple',11:'boy',1:'aquariu...
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开发的开源深度学习库,...
CIFAR数据集是物体的分类数据集,包含两个不同的数据子集,分别是CIFAR10和CIFAR100,这两个数据集均有60000张32x32大小 的图像,其中每个数据集被分成训练集和测试集两类,训练集有50000张图像,测试集有10000张图像。对于CIFAR10数据集来说,这些 图像被分成不同的10类,CIFAR100数据集则是将这些图像分成不同的100类...
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...
直接使用既可以满足我们普通的分类任务训练,但是如果要进一步的做一些深入的研究,可能需要了解到CIFAR100每个标签对应的具体类。本人经查询资料并且个人对数据集画图验证后,参考 西部风:CIFAR100数据集 整理如下: 标签 中文名 英文名 对应的超类分别是:
pytorch cifar100训练集测试集正确率相差很大 pytorch faster rcnn训练自己的数据,本人作为初入深度学习的小白,写这篇博客纯属为了记录自己的成长过程,把自己踏过的坑和大家分享一下,也请各位大牛不吝指正。我自己做实验时参考了samylee的文章,博主非常热心,有问题也
total_samples=len(cifar100_training_loader.dataset) )) #update training loss for each iteration writer.add_scalar('Train/loss',loss.item(),n_iter) forname,paraminnet.named_parameters(): layer,attr=os.path.splitext(name) attr=attr[1:] ...
torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,CIFAR100是它的一个实例化子类 train=True,读取训练集;train=False,读取测试集 download=False,不下载。如果为True,则先检查root下有无该数据集,如果没有就先下载。 train_set= ds.CIFAR100(root='.', train=True, transform=transform, target_transform=None, download=...
毛球/pytorch-cifar100 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支4 标签1 ...
+ 1) plt.imshow(image) plt.axis("off") plt.subplot(4, 4, 2 * i + 2) y = np.arange(top_probs.shape[-1]) plt.grid() plt.barh(y, top_probs[i]) plt.gca().invert_yaxis() plt.gca().set_axisbelow(True) plt.yticks(y, [cifar100.classes[index...