The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the80 million tiny imagesdataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. The CIFAR-10 dataset The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There ar...
这是在 PyTorch 中创建数据集对象的示例。可下载的数据集(如上面的 CIFAR-10)是 torch.utils.data.Dataset 的子类。PyTorch 中的数据集类包括 TorchVision、Torchtext 和 TorchAudio 中的可下载数据集,以及实用数据集类(如 torchvision.datasets.ImageFolder),它将读取带标签图像的文件夹。您还可以创建自己的数据集子...
对于分类任务我们在CIFAR-10数据集上对17个相邻块进行训练一个ResNet。在该网络训练的最后达到了测试精度89%。 For the semantic segmentation task we used the CamVid dataset for urban scene segmentation. We trained a “front-end” model [21] which is a purely convolutional network that predicts the o...
Classify the CIFAR10 dataset using a custom made k Nearest Neighbor classifier - pillairamdas/CIFAR10_kNN
DARTS算法是先在proxy dataset(如CIFAR10)上搜索cell结构,之后通过重复堆叠找到的这个cell得到最终的网络结构。直白一点就是在CIFAR10数据集上搜索一个深度为8的网络,而在ImageNet上就通过堆叠得到一个深度为20的网络,然后对这个更深的网络训练。 上述这一过程有一个很明显的缺点就是DARTS在proxy dataset上搜到的结构...
该数据集可以随机生成包含3种形状(triangle, parallelogram, ellipse)的无限多的图片,其中每张图片中随机包含2种图形. Finite Datasets MNIST digits MNIST数据集中包含50000张训练图片,10000张测试图片,其中每张图片为28*28像素的灰度图. CIFAR-10 CIFAR-10数据集中包含50000张训练图片,10000张测试图片,其中每张图片为...
This repository contains some of the latest data augmentation techniques and optimizers for image classification using pytorch and the CIFAR10 dataset - etetteh/sota-data-augmentation-and-optimizers
DARTS算法是先在proxy dataset(如CIFAR10)上搜索cell结构,之后通过重复堆叠找到的这个cell得到最终的网络结构。直白一点就是在CIFAR10数据集上搜索一个深度为8的网络,而在ImageNet上就通过堆叠得到一个深度为20的网络,然后对这个更深的网络训练。 上述这一过程有一个很明显的缺点就是DARTS在proxy dataset上搜到的结构...
我们在2D MNIST和CIFAR-10数据集以及3D SemanticKITTI和ScanNet数据集上进行了实验。结果显示,在2D上,使用三阶多项式极大地提高了PointConv对尺度变化和旋转的鲁棒性,甚至超过了MNIST数据集的传统2D CNN。在3D数据集上,新颖的视点不变量描述符显著提高了PointConv的性能以及鲁棒性。我们在SemanticKITTI数据集上实现了最...
所有4个模型在3个GPU上的平均准确率下降了62.562.5.在CIFAR-10数据集上, 本文的攻击将ResNet-18模型的平均准确率下降57.457.4.在Yale-Face数据集上, Mobilenet模型在所有3个GPU上的平均准确率下降59.859.8. 在所有4个模型、3个数据集和3个GPU上, 本文的攻击造成准确率平均下降了61.361.3, 略低于输入相关攻击...