基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: cifar10教程补充内容 更优选的网络,类似VGG 这个网络比前面那个准确率更高一些. 显示图片及标签 显示一些训练集中的照片: 显示预测结果和实际结果:
CIFAR-10数据库: CIFAR-10是一个常用的图像分类数据库,包含10个类别的60000张32x32彩色图像,每个类别有6000张图像。这些类别分别是:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 CIFAR-10数据库的特点: 数据集规模适中,适合用于算法验证和研究。 图像尺寸较小,32x32像素,有助于加快网络训练速度。 包含多...
函数load_CIFAR10函数传入的值为cifar10数据的加载的相对目录,读出数据后还要对10类标签进行one-hot编码,以供后来的softmax分类处理。该函数返回值分别为训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签,他们的索引值一一对应。 创建模型 TensorFlow基于数据流图的框架,首先定义模型之前要将各个节点表示成某种抽象的计算...
之后实验中我们将训练一个CNN,然后对CIFAR-10图像分类。(60000幅32*32彩色图像数据集,10个类别,每类6000幅图像。 ②训练CNN时我们不希望根据图像大小、角度和位置改变模型的预测结果。为了使模型对图像大小、反向不敏感,可以将不同大小、不同角度的图像加入数据集。这个过程较图像数据增强,有助于过拟合。但这样可能...
ImageNet是一个按照WordNet层次结构(目前只有名词)组织的图像数据库,其中层次结构的每个节点都由成百上千个图像来描述。目前,我们平均每个节点有500多个图像。ImageNet数据集的意义:1.ImageNet拥有用于分类、定位和检测任务评估的数据。2.与分类数据类似,定位任务有1000个类别。准确率是根据最高五项检测结果计算出来的...
经典卷积神经网络源码(cifar10数据集为例) 卷积神经网络经典代码,采用tensorflow框架,能够实现对cifar10数据集的经典分类。 上传者:u013479571时间:2018-11-20 毕设&课程作业_基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 .zip 计算机类毕业设计、课程作业,系统源码!!!
数据说明 CIFAR-100 数据集由 100 个类别的 60000 个 32x32 彩色图像组成,每个类别包含 6000 个图像。有500 个训练图像和 100 个测试图像。CIFAR-100 中的 100 个类分为 20 个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗略”标签(它所属的超类)。
CNN在CIFAR-10数据库上的应用: 在CIFAR-10数据库上,CNN被广泛用于目标识别任务。研究人员使用不同的CNN架构、超参数和训练技巧来实现高性能的图像分类模型。通过对CIFAR-10数据集进行训练,CNN可以自动地学习到各种特征,并实现准确的图像分类。 4.部分核心程序 ...
函数load_CIFAR10函数传入的值为cifar10数据的加载的相对目录,读出数据后还要对10类标签进行one-hot编码,以供后来的softmax分类处理。该函数返回值分别为训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签,他们的索引值一一对应。 创建模型 TensorFlow基于数据流图的框架,首先定义模型之前要将各个节点表示成某种抽象的计算...