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,...
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...
CIFAR100数据集标签对应的具体类名(Pytorch) 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, download = True, transofrm=transform) 直接使用既可以满足我们普通的分...
plt.grid() plt.barh(y, top_probs[i]) plt.gca().invert_yaxis() plt.gca().set_axisbelow(True) plt.yticks(y, [cifar100.classes[index] for index in top_labels[i].numpy()]) plt.xlabel("probability")plt.subplots_adjust(wspace=0.5)plt.show()可以看到，分类的效果还是...
今天复习了下pytorch,又看了下它的一个实例,复习了下对CIFAR数据集的分类。 学习链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/39667289 直接上源码,注释均在其中 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms ...
本文简要总结了四种小样本学习图像分类算法的方法,并使用pytorch实现了一个简单的分类模型,附有操作代码。 近年来,基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集,包含1000种不同的对象分类,现在一些模型已经超过了人...
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
【PyTorch实现的CIFAR-10/CIFAR-100/MNIST/FashionMNIST图像分类】’PyTorch Image Classification - PyTorch implementation of image classification models for CIFAR-10/CIFAR-100/MNIST/FashionMNIST' by hysts GitHub: O网页链接 û收藏 65 8 ñ30 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度...
本篇,我们继续深入PyTorch图像分类建模, 相较于之前介绍的CIFAR10图像分类建模,本次我们选择了另一个更具挑战性的图像分类数据集——垃圾分类数据集。该数据集包含了更丰富的垃圾类别,共40类。因此,相比上篇CIFAR-10数据集,本次建模难度更大,需要用到更多优化方法。此次使用的垃圾分类数据集,可以在这里下载到。https...