在这里,我们将使用一个常用的公开数据集——Oxford 102 Flower Dataset。 Oxford 102 Flower Dataset是一个包含102个类别的花朵数据集。每个类别包含了20到258张图像,总共有8189张图像。该数据集中的花朵种类非常多样,包括玫瑰、蒲公英、向日葵等等。 2. 模型架构 为了识别花朵图像,我们将构建一个
flower_labels = loadmat(flowers_labels_path)['labels'][0] - 1 #下载数据集分类文件,包含训练集、验证集和测试集 sets splits file = "setid.mat" sets splits_path = os.path. join(data set path, sets splits file) if not os.path,exists( sets splits path) : print("正在下载数据集分类...
任务6:根据写好的class FlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader 任务7:用之前先试试,整个数据和标签对应下,看看对不对 任务8:把做到的数据往模型里传 2.构建损失函数和优化器 训练函数 1.如何自定义数据集: 1.数据和标签的目录结构先搞定(得知道到哪读数据) 2.写好读取数据路径和标签路径的函数(根...
flowers labels path)print("标识文件下载完成")flower_labels=loadmat(flowers_labels_path)['labels'][0]-1#下载数据集分类文件,包含训练集、验证集和测试集
这里是flower102数据集的下载地址。解压后的文件目录如下: 5.1 建立数据集骨架 如第三章一样建立即可,如下: import torch from torch.utils.data import Dataset import os gpu = torch.device("cuda") cpu = "cpu" class flower102(Dataset): def __init__(self,root,resize,mode): super(flower102,self...
这里是flower102数据集的下载地址。解压后的文件目录如下:5.1 建立数据集骨架 如第三章一样建立即可,如下: import torch from torch.utils.data import Dataset import os gpu = torch.device("cuda") cpu = "cpu" class flower102(Dataset): def __init__(self,root,resize,mode): super(flower102,...
首先搜集数据,在百度图片中搜集了20张鸟类照片用于训练集,保存在文件夹training-set/bird下 搜集20张花朵图片,保存在文件夹training-set/flower下 同时分别下载10张图片用于测试集,保存在test-set/bird,test-set/flower下 保证训练集与训练集,训练集与测试集,测试集与测试集图片之间互不相同。
()num_classes = 196 # The Cars dataset contains 16,185 images of 196 classes of carslearning_rate = 1e-3batch_size = 32# Step1: Load Flower102 dataset# https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.StanfordCars.htmldata_transforms = {'train':transforms.Compose([...
# Step1: Load Flower102 dataset # https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.StanfordCars.html data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize((224,224)), transforms.RandomAffine(0, shear=10, scale=(0.8,1.2)), ...
数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用 数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可 DataLoader模块直接读取batch数据 数据读取与预处理操作 data_dir = './flower_data/' train_dir = data_dir + '/train' valid_dir = data_dir + '/valid' data_transforms = { 'train'...