此次是对CIFAR10数据集进行特征提取,使用了RESNET18网络,其中,对RESNET18网络进行了网络改写,将准确率达到了95%。 直接上代码吧!!! """ 主函数 """ import torch from tqdm import tqdm import torch.nn as nn import torch.optim as optim from readData import ReadData from RESNET18 import ResNet18 ...
在测试集上,我们的模型准确率可以达到95.46%。在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以...
基于TensorFlow2利用ResNet18+SENet 实现cifar10分类 training准确率95.66%,test准确率90.77%点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 深度学习三维重建 SurfaceNet-ICCV-2017(源码+原文) 2024-10-02 22:21:33 积分:1 深度学习三维重建 R-MVSNet-CVPR-2019(源码、原文+译文) 2024-10-02 22:12...
// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector<int> C; int t = 0; for (int i = 0; i < A.size() || t; i ++ ) { if (i < A.size()) t += A[i] * b; C.push_back(t % 10); t /= ...
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 ...
100个epoch之后,将学习率改为1e-3在训练60个epoch 这一部分的调参具体参考了Pytorch实战2:ResNet-18实现Cifar-10图像分类(测试集分类准确率95.170%)者调参来提高测试精度,如果你有更好的精度还请不吝惜你的方法在评论区留言告诉我,谢谢!
数据集:使用的计算机视觉领域的经典CIFAR-10数据集 网络层:网络为ResNet18模型 优化器:优化器为Adam优化器 损失函数:损失函数为交叉熵损失 评价指标:评价指标为准确率 ResNet网络简介: 二.数据预处理 2.1 数据集介绍 CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像,其中每个类别的图像都是6000张,图像大小...
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...
评价指标:评价指标为准确率 ResNet网络简介: 二.数据预处理 2.1 数据集介绍 CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像,其中每个类别的图像都是6000张,图像大小均为32×3232×32像素。 2.2 数据读取 在本实验中,将原始训练集拆分成了train_set、dev_set两个部分,分别包括40 000条和10 000条样本。
使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 使用resnet18 对 cifar10 进行分类 网络结构 模型效果 训练集acc能达到88%,测试集最多77% 可以通过数据增强来让数据增多。提高准确度 In [1] import paddle import paddle.fluid as fluid impor...