图3Cifar10数据集示例整体架构上,VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核,层数更深,特征图更宽,证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升,同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参,最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
该数据集的下载网址为:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 。这个数据主要有三个下载版本:Python、Matlab和二进制文件(适合于C语言)。由于我主要是利用tensorflow和Keras来实现VGG,因此我下载的是Python版本的数据集。从网站上可以看出,无论下载那个版本的数据集文件都不是挺大,足够学习跑跑程序用。...
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data() x_train=x_train/255. x_test=x_test/255.classVGGNet(Model):def__init__(self): super(VGGNet, self).__init__() self.c1=Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),strides=1,padding='same') self.b1=BatchNormalization() self.a...
Cifar10数据集是一个包含10类彩色图像的数据集,包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,每类图片1000张,总共有60000张32×32的彩色图片。数据集分为训练集和测试集,训练集50000张图片用于训练,测试集10000张图片用于验证模型。VGG网络的一大特点是使用了3×3的小卷积核和2×2大小的...
使用VGG16 对 CIFAR10 分类 1.定义 dataloader importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim# 使用GPU训练,可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置device= ...
不难发现VGG有两种卷积组,第二种([conv-relu]-[conv-relu]-[conv-relu]-pool)比第一种([conv-relu]-[conv-relu]-pool) 多了一个[conv-relu]。我的理解是: 多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张feature map的local信息更多一些,还没来得及把信息分摊到channel级别上,那么往后就慢慢以增大...
VGG网络结构图 VGG网络结构细图 VGG模型分为4个深度,即:11、13、16、19 weight layers。其中,较为经典的是深度为16和19的VGG16、VGG19。 VGG模型各类子模型对比: 代码仍然遵循之前的代码框架,只是定义了一下VGG_16Net模型,只需要把前文中的AlexNet替换为VGG_16Net即可。
基于cifar10数据集深度学习VGG16网络分类识别器设计.docx,PAGE PAGE 10 基于cifar10数据集深度学习VGG16网络分类识别器设计 摘要 众所周知,随着互联网技术和移动终端设备的不断发展,图像资源呈指数增长。巨大的图像资源对当前的计算机视觉技术提出了迫切的要求,例如图像
题主你的loss function是不是没有取平均啊?一般loss值不加reg项的话应该在lnC左右,C为要分类的数目...
vgg16对CIFAR10进行图片分类,vgg16的CIFAR10与pytorch 使用pytorch 0.4.0构建vgg16,用于CIFAR数据集的分类 我们使用pytorch_gpu 0.4.0来构建网络。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 通信网络规划:宏站站间距计算工具 2024-10-07 00:20:52 积分:1 dnsapi.dll ...