本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet34等等,你会遇到最后的特征图大小不够用的情...
CIFAR-10 是一个适用于图像分类任务的小型数据集。图片的尺寸为 32×32,一共包含10 个类别:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck),共有50000张训练集图片和10000张测试集图片,其中,每个类别分别有6000张图片(5000训练集...
基于libotrch的Alexnet网络实现: 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Alexnet网络结构与原理mp.weixin.qq.com/s/7tyavrHmBYJxtjFqHHhZzg 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类mp.weixin.qq.com/s/gJeKQS328tkFVT_3CuyL9g 基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据...
本人在尝试的过程中,发现把以上模块1的Max池化层去掉,分类的准确率会提高不少,想了一下应该是Cifar-10数据集的32*32图像本来就不大,一开始就使用Max池化会丢失不少信息,从而导致准确率下降。因此把该Max池化层去掉,如下图所示: 修改之后的结构 数据预处理时增加全局对比度归一化(GCN) 在分析或处理不同量纲、不...
又到整理的时候了,这次参考torchvision里面的resnet34源代码,自己修改了一下,实现cifar10数据集的分类任务。 其实网络上已经有很多优秀的源代码了,没必要再写,如果执意要说个理由的话,就当是自己的笔记了哈哈,方便以后使用可以快速查阅。没别的,菜鸟就应该多积累。
CIFAR-100数据集是CIFAR-10的扩展,由100个类的60000个彩色图像组成,图像分辨率为32x32,每个类有600个图像,其中训练集500张,验证集100张。 二、ResNet的网络结构 ResNet(Residual Network)是2015年ImageNet图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛的冠军。 ResNet的出现是为了解决深度网络中由于层数太多,导致的degrad...
使用CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现图像分类 一、实验目的 了解飞浆平台,并通过实操加深对图像分类的理解,同时巩固实训课上学到的深度学习的知识、体会机器学习的魅力。本实验使用的是CIFAR100数据集,基于ResNet网络实现的图像分类。 二、实验原理 1、ResNet网络 (1)残差学习 若将输入设为X,将某一有参网络层设...
ReNet原本是针对ImageNet数据集而设计的一个1000分类的网络。 本文的目的是,通过Torchvision提供的ReNet神经网络模型,在CFIAR100数据集重新进行训练,从而实现ReNet对CIFAR100数据集图像的分类。 为了演示FineTuning,本文将采用官网上提供的预先训练好的模型。
简介:【Computer Vision】基于ResNet-50实现CIFAR10数据集分类,基于百度飞桨开发,参考于《机器学习实践》所作。 【Computer Vision】基于ResNet-50实现CIFAR10数据集分类 作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云星级博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员...