1. Re:TensorFlow识别CiFar10物品分类 可以看出,普通神经网络对物体分类识别是很差的,还是需要用卷积神经网络来处理, 具体参考文章 --Funsion Wu 2. Re:MySQL on duplicate key update 批量插入并更新已存在数据 多谢用法 update money = money,name = values(name) --stormfeng 3. Re:MySQL 5.5主从同步设置...
TensorFlow识别CiFar10物品分类 In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler In [2]: (x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data() x_...
CIFAR10数据集 一共有6万张彩色图片,每张图片有32行32列像素点的RGB三通道数据,其中5万张用于训练(分为5个训练批,每批10000张),1万张用于测试(从每一类随机取1000张构成测试集,共10000张,剩下的随机排列组成训练集)。十个分类分别是飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,分别对应标签 0-9,每...
使用数据增强技术,主要在训练数据上增加微小的扰动或者变化,一方面可以增加训练数据,从而提升模型的性能,另一方面可以增加噪声数据,从而增强模型的鲁棒性。cifar10数据集主要做的数据增强操作有如下方面: 图像切割:生成比图像尺寸小一些的矩形框,对图像进行随机的切割,最终以矩形框内的图像作为训练数据。 图像翻转:对图像...
本文以CIFAR-10为数据集,基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程,着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理,以及经过运算后图像尺寸、数据维度等参数的变化情况。 CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集由60000张彩色图片构成,其中包括50000张训练集图片、10000张...
关于Cifar-10数据集大家应该也比较熟悉,属于比较经典的入门分类的数据集。这里我们不采用Cifar-100,因为类别太多训练时间过长,因此用10类别的Cifar-10代替,这个数据集包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车 共10个类别。代码的整体流程和前两节内容差不多,一些相似的代码不做过多解释,有疑问的朋友...
cifar10的标签就是从0到9十个标签,这里可以采用soft-label的策略,比如有些物体既像飞机又像汽车,那么就可以采用软的策略,来对标签进行预处理。 更好的loss设计,比如:采用分类+回归smooth-l1 loss等 另外可以采用更好的loss,这里采用交叉熵损失来完成图像分类的任务,另外大家也可以考虑结合回归的loss,来进行一个...
CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题。任务的目标对一组32x32 RGB的图像进行分类,这个数据集涵盖了10个类别:飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 谷歌这份Demo的目标是建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络。选择CIFAR-10是因为它的复杂程度足以用来检验Tensor...
这篇笔记主要记录一下学习tensorflow cifar-10图像分类的示例代码。 数据介绍 Cifar-10是由 Hinton 的两个大弟子 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar 是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了 Cifar 投资的少量资金,建立了神经...
图1、CIFAR-10数据集示例图像 二、分类模型 模型1——基本卷积网络 模型的输入数据是网络的输入是一个4维tensor,尺寸为(128, 32, 32, 3),分别表示一批图片的个数128、图片的宽的像素点个数32、高的像素点个数32和信道个数3。首先使用多个卷积神经网络层进行图像的特征提取,卷积神经网络层的计算过程如下步骤:...