深度学习与图像识别 VGG16实现Cifar10分类 Cifar10数据集Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集（MNIST是黑白数据集），其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别（如图3所示），且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
train_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', # 选择数据的根目录 train=True, # 选择训练集 transform=transform, download=True) test_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', train=False,# 选择测试集 transform=transform, download=True) trainloader = DataLoader(train_dataset, batch_...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
CNN02:Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络的网络结构,比较详细,容易理解。 2、基于Pytorch的VGG的CIFAR10分类Python代码实现 ...
VGG16实现Cifar10分类(PyTorch) importos importssl importtorch importtorchvision importtorchvision.transformsastransforms importmath importtorch importtorch.nnasnn if__name__=='__main__': ssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context ...
为了实现Cifar10分类，首先导入相关库和定义数据集的预处理方式，将数据集归一化到[-1,1]区间内。接着使用VGG-16网络作为基础模型，并对其进行自定义调整。模型结构包括卷积层、池化层以及全连接层，最终输出层为10个分类的预测结果。在构建模型后，定义损失函数为交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化方法...
采用VGGNet16网络结构,可通过 迁移学习的方法实现CIFAR-10数据集的图像分类。下列说法错误的是()A.在迁移学习方法中,保留了VGGNet16负责提取特征的前13层卷积神经网络参数。B.在迁移学习方法中,需要设计负责分类的全连接层,最终输出为经过softmax的10个类别概率。C.在迁
前言:经典数据集,之前做的cifar10到了93.5%,收获了很多,于是换了一个更加严苛的数据集来尝试提升准确率,VGG16是之前的成果: 猫头嘤:卷积神经网络CNN实现CIFAR-10分类[持续更新准确率_Tensorflow2.x]53 赞同 · 14 评论文章 我的期望是在已有的成果此之上,学习和实现更多优秀的模型,而不是止步于VGG16。写的方法...