技术细节 框架和库: 使用 PyTorch 框架进行模型构建和训练,使用 OpenCV 处理图像。 模型选择: 在本项目中,我选择了 ResNet18 作为图像分类模型,根据实际需求,你可以选择其他模型。 数据预处理: 对 CIFAR-10 数据集进行了预处理,包括随机裁剪、水平翻转和归一化等操作。
pytorch的resnet18模型引用:https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar 模型详情可参考github里面的models/resnet.py, 这里不做详细的说明,readme描述准确率可达到93.02%,但我本地测试迭代200次没有达到这个数字,本地200次迭代准确率为87.40%。 导入需要的包 import os import numpy as np import torch.backends....
1. CIFAR10数据集 2. Resnet18 3. 迁移学习 4. 代码实现 4.1 导入程序所需的包 4.2 使用GPU进行训练 4.3 图像预处理 4.4 创建数据集 4.5 下载预训练模型 4.6 修改网络模型的最后一层输出为10 4.7 定义损失函数和优化器 4.8 使用Tensorboard可视化工具 ...
任务四:在CIFAR10上使用预训练模型resnet18进行训练。(可选) 需要注意resnet18训练是的输入大小是224,而CIFAR10的图片大小为32。 问题: 1. 如何选择输入大小,是将图像放到到224还是使用原始大小32?请通实验给出你的结论。 答: 1.从信息熵的角度来说,无论增大到多大,信息量都是相同的,这使得这个问题似乎失去...
在上面的代码中,我们首先定义了数据预处理的转换,将图像转换为张量并进行标准化。然后,我们使用torchvision.datasets.CIFAR10加载训练集和测试集。这些数据集将自动下载到指定的文件夹中。最后,我们定义了类别名称,用于在预测结果中进行解码。 步骤2:构建残差神经网络模型 ...
接下来我们将自定义一个ResNet18网络结构,并使用CIFAR-10数据集进行简单测试。 CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像,总共分为50000张训练图像和10000张测试图像。 resnet18.py(截取部分,参考配套例程) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 导入下载的数据集,使用torchvision加载训练集...
ResNet-18-cifar10.zip 使用ResNet 对 Cifar10 进行学习训练,整个过程,包括数据集的处理,loss 计算,以及准确度计算,数据保存 上传者:qq_27172941时间:2020-07-08 resnet-18-kinetics.zip 这是resnet-18的预训练模型,可以直接加载。还有其它2部分,需要合在一起解压。因为大小限制,所以分块。
不需要，就用32x32的输入就行，需要注意的是，这里用的ResNet应该是3个stage而不是4个 ...
resnet18实现cifar10分类 实验步骤 搭建resnet18网络 数据集加载 模型训练和改进 分析评估 Kaggle提交 网络构建 实验初期拟采用torchvision中实现的resnet18作为网络结构,为了方便修改网络结构,于是重新实现了resnet18网络 resnet18由一个7x7的降采样卷积,一个max pooling层,8个basicblock,一个全局池化层,最后接一个...