CIFAR 第11页

Pytorch CIFAR10图像分类 ZFNet篇

PytorchCIFAR10图像分类ZFNet篇文章目录PytorchCIFAR10图像分类ZFNet篇4.定义网络（ZFNet）ZFNet介绍ZFNet结构判断是否使用GPUsummary查看网络测试和定义网络5.定义损失函数和优化器6.训练及可视化（增加TensorBoard可视化）开始训练训练曲线可视化7.测试查看准确率查看每一类的准确率抽样测试并可视化一部分结果8.保存模型9.预测读取本地

风信子的猫Redamancy·2023-01-06 08:18

Pytorch学习日记——DataLoader的使用

学习视频——B站【小土堆】下载数据集（将数据集下载到dataset文件夹，数据集为torchvision中的cifar-10）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10

快乐白给·2023-01-05 19:13

一步步搭建可识别CIFAR10中10个类别的卷积神经网络（基于Pytorch）|深度学习入门项目

本文针对上图的卷积神经网络搭建一个能够进行10个类别的图像进行识别如果想观察其测试集的损失度和精度可以通过Tensorboard进行记录。（参考于B站小土堆的Pytorch讲解）首先实现对上图的神经网络的实现，这部分代码主要实现构建卷积神经网络，也是神经网络的核心代码。classMayu(nn.Module):def__init__(self):super(Mayu,self).__init__(

Mr.Mayuyuyuyu·2023-01-05 14:18

PyTorch深度学习入门笔记（六）torchvision 中的数据集使用

文章目录一、torchvision二、CIFAR数据集2.1下载数据集2.2数据集的使用2.3transforms的使用2.3其他数据集的使用目的：如何把数据集和Transforms结合在一起介绍科研中使用的一些标准数据集和下载

雪天鱼·2023-01-05 11:34

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集(加拿大高级研究所，10类)是TinyImages数据集的一个子集，由60000个32x32彩色图像组成。

阿利同学·2023-01-05 11:33

使用cifar10数据集进行训练和验证（pytorch）

使用cifar10数据集进行训练和验证（pytorch）importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

skywuuuu·2023-01-04 23:21

Pytorch-CNN-CIFAR10分类器

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms##数据预处理#torchvision数据集加载完后的输出是范围在[0,1]之间的PILImage，使用transform将其标准化为范围在[-1,1]之间的张量。#Compose类的自调用方法(__call__)将几个transforms方法集合在一起，本例中将

通信大将·2023-01-04 23:20

用Pytorch实现CIFAR10数据集分类（持续修改中）

1.导包"""导包"""importcollectionsimportnumpyasnpimportmathimportosimportshutilimportpandasaspdimporttorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF2.整理数据集""

Tomorrow；·2023-01-04 23:18

《pytorch》对CIFAR数据集的分类

今天复习了下pytorch，又看了下它的一个实例，复习了下对CIFAR数据集的分类。

星海千寻·2023-01-04 23:46

完整的模型训练套路（以CIFAR10数据集）

完整的模型训练套路1.准备数据集2.准备dataloader3.创建网络模型4.创建损失函数、优化器5.设置训练参数6.设置训练轮数7.使网络进入训练状态8.从dataloader中不断取数据9.计算误差10.利用优化器进行优化11.特定步数训练结果进行输出12.使网络进入测试状态13.梯度清零14.从测试数据集中取数据15.计算loss16.构建特殊评价指标并计算17.输出训练效果18.将某一轮

爱学习的小登西·2023-01-04 23:45

Pytorch LeNet 4_Cifar数据集训练验证

在PytorchLeNet2：手写体字符识别实现我们处理了Mnist只有一个通道了简单数据集，准确率达到了96%本章节，我们尝试使用LeNet训练负责的彩色数据，来看下LeNet对负责数据的处理Cifar

古风子·2023-01-04 23:44

pytorch模型验证（以CIFAR10数据集为例）

本文将以CIFAR10数据集为例进行讲解，搭建和训练的部分可参考：https://blog.csdn.net/MarkAssassin/article/details/128381836验证模型的方法是

MarkAssassin·2023-01-04 23:11

【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark

DynamicSparseTraining·GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar

苍白的小包叽·2023-01-04 17:33

cifar10数据集和mnist数据集的读取以及可视化

文章目录1.cifar10数据集1.1numpy库解析1.2pytorch代码解析1.3pytorch中解析cifar的源码2.mnist数据集读取2.1mnist数据集简介2.2数据集读取2.3numpy

是大糊涂不聪明·2023-01-04 13:54

深度学习评价指标

混淆矩阵ROC曲线与AUC图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10

Make Huang·2023-01-04 13:46

cs231n学习笔记 assignment1 knn

实现过程：1.加载数据：图像分类数据集CIFAR-10，60000张32X32的小图像，每张图像都有10种分类标签中的一种。

544_·2023-01-04 11:08

MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）

MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）文章目录MAE实现及预训练可视化（CIFAR-Pytorch）灵感来源自监督学习自监督的发展MAE(MaskedAutoencoders)方法介绍MAE

风信子的猫Redamancy·2023-01-04 10:50

实战Kaggle比赛：图像分类（CIFAR-10） - 《动手学深度学习》 - 书栈网 · BookStack...

9.12.实战Kaggle比赛：图像分类(CIFAR-10)到目前为止，我们一直在用Gluon的data包直接获取NDArray格式的图像数据集。然而，实际中的图像数据集往往是以图像文件的形式存在的。

weixin_39870238·2023-01-04 07:36

Kaggle - 图像分类(CIFAR-10)

Kaggle–图像分类(CIFAR-10)基于Pytorch的实现CIFAR-10是计算机视觉领域中一个非常重要的数据集.它由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的小型数据集

Kevin小鲨鱼·2023-01-04 07:00

深度学习之完整网络模型的搭建

1，准备数据集（以CIFAR10为例）train_data=torchvision.datasets.CIFAR10("..

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:31

机器学习HW10对抗性攻击

多种输入（DIM）评估指标三、实验1、SimpleBaseline2、MediumBaseline3、StrongBaseline4、BossBaseline一、任务描述我们使用pytorchcv来获得CIFAR

Raphael9900·2023-01-03 09:49

计算机视觉实战-----pytorch官方demo(Lenet网络）实现

系列文章目录文章目录系列文章目录前言零、环境搭建一、下载CIFAR10数据集二、测试图片三、模型搭建四、开始train五、测试六、tensorboard可视化总结前言通过一个官方列子，清楚深度学习中图像的训练的整个流程零

r i c k·2023-01-03 09:26

tensorflow(06)——数据集加载

目录1.内容简介2.tf.keras.datasets（）2.1minist2.2cifar10：CIFAR10小图像分类数据集3.使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices

Top Secret·2023-01-03 09:14

卷积神经网络实战CIFAR10-基于pytorch

本文将展示一个3+3层的卷积神经网络模型，并给出其在cifar10上的测试效果。

m97845136dy_ac·2023-01-03 07:49

《动手学深度学习》5、9.1(计算机视觉)学习小结

目录第五章的卷积神经网络概述为什么playkaggle的CIFAR-10竞赛CIFAR-10竞赛经验和教训其他吐槽第五章的卷积神经网络概述第五章介绍的卷积神经网络大多是在imagenet竞赛上的历年冠军

数学家面膜·2023-01-02 16:33

学习笔记5：DataLoader是什么？

importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter二、定义一个DataLoader代码：test_data=torchvision.datasets.CIFAR10

Asdzxcyuihjkqwe·2023-01-02 13:00

【详解】计算机视觉之图像分类

目录图像分类1定义2常用数据集2.1mnist数据集2.2CIFAR-10和CIFAR-1002.3ImageNet3经典深度学习网络3.1AlexNet3.2VGG3.3GoogLeNet3.4ResNet4

LeeZhao@·2023-01-02 07:14

pytorch应用（入门5）CNN卷积神经网络、提取层结构、提取参数

深度学习工作流程卷积模块介绍卷积池化层池化层书中的代码池化层相关资料提取（各）层（的）结构如何提取参数及自定义初始化LeNetAlexNetVGGNetCIFAR10VGGNetGoogLeNetInception模块ResNet案例-MNIST手写数字分类实现cifar10

懒回顾，半缘君·2023-01-02 07:25

图像分类中的对抗鲁棒性

图像分类中的对抗鲁棒性摘要1.引言2.威胁模型2.1攻击者的针对性2.2攻击者的能力2.3攻击者的知识3.攻击与防御3.1攻击方法3.2防御4.评估方法4.1评价指标4.2评估数据集和算法5.评估结果5.1CIFAR

qq_40021158·2023-01-02 00:54

AlexNet学习笔记（2）

一篇论文的第一段通常是讲一则故事我们在做什么研究哪个方向有什么东西然后为什么很重要正则化regularization好像没有那么重要，并不是最关键的最关键的是你神经网络的设计设计得好哪怕没有正则化都可以出结果的AlexNet第一段介绍了大数据集的好处，从当初的cifar10

：）�东东要拼命·2022-12-31 15:42

手写数字识别_pytorch

可能今晚或者明天写写CIFAR-10的,本来想用一下与训练resnet的(先挖个坑)，结果发现手写数字识别只有单通道…本文数据加载与训练参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/137571225

Andy Dennis·2022-12-31 10:55

L09_卷积神经网络之CIFAR图片识别

卷积神经网络之CIFAR图片识别0.导入包1.torch模块是用来使用深度学习框架中的一些东西2.Dataloader用来构造数据加载器3.torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch

槿年的槿年·2022-12-31 08:19

基于Pyrorch深度学习(AlexNet代码实现)

一、AlexNet的特点1.Relu函数的使用具有ReLU函数(实线)的四层卷积神经网络在CIFAR-10上达到25%的训练错误率比具有tanh函数(虚线)的相同网络快6倍，即：大大地提高训练的速度。

荷处暗香·2022-12-30 23:38

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类引言模型SequentialModel基本函数1.全连接层Dense2.卷积层Conv2D3.池化层Maxpool2D搭建网络1.导入数据集2

江南汪·2022-12-30 17:17

2.分类训练之数据准备-自定义数据集(CIFAR10数据加载)

这里以CIFAR10解析出来的图片数据为例。

呆呆珝·2022-12-30 13:52

Pytorch学习笔记8：多分类问题

多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入前篇中，对糖尿病数据集的问题是一个二分类问题，但实际问题中，二分类问题较少，更多的是以MINIST、CIFAR为例的多分类问题。

岳戴·2022-12-30 12:06

完整的神经网络模型验证套路

以下就是完整的神经网络模型验证套路，我们拿到的数据集是CIFAR10，CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。

Angeliaaa·2022-12-30 12:05

【深度学习】基于PyTorch搭建ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152网络

一、使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试1.ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图

别出BUG求求了·2022-12-30 08:23

10月1日计算机视觉基础学习笔记——Cuda 编程

文章目录前言一、Week8homework——Cifar10&Alexnet二、GPUschema三、Pycuda前言本文为10月1日计算机视觉基础学习笔记——Cuda编程，分为三个章节：Week8homework

Ashen_0nee·2022-12-30 02:17

tensorflow 读取cifar_Tensorflow官网教程：CIFAR-10分类代码阅读

1.题记因为课程设计要用到TensorFlow，所以这几天在看TensorFlow官方给的几个示例代码，前面几个例子比较简单，看完之后试着重新写了一下，从CIFAR10开始我觉得需要做点笔记了。

weixin_39668470·2022-12-29 23:57

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

这不，谷歌最近就提出了两种新的数据集蒸馏方法，在推特上引起了不小反响，热度超过600：像这样，将50000张标注图像的CIFAR-10数据集“蒸馏”缩小至1/5000大小，只基于1

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

CS231N课程作业Assignment1--SVM

数据集CIFAR-10.SVM原理SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决

鲁棒最小二乘支持向量机·2022-12-29 11:34

自监督学习UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING BY PREDICTING IMAGE ROTATIONS论文笔记

文章目录一、自监督简介1.监督和无监督学习2.无监督学习3.自监督学习二、论文内容0.辅助任务1.出发点2.符号假设3.网络模型4.优点三、实验结果1.CIFAR实验a.评估学习到的特征层次结构b.探讨学习到的特征质量和辅助任务旋转角度之间的关系

像风一样自由的小周·2022-12-29 02:29

【PyTorch笔记】60分钟入门PyTorch——训练一个图片分类器

训练一个分类器原文链接文章目录训练一个分类器1.数据2.训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3.在

is_colorful·2022-12-28 23:51

PyTorch 入门学习（四）————训练分类器

文章目录数据处理训练图像分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义一个卷积神经网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试网络在GPU上训练在多个GPU上训练原文链接：https://

夏天的欢·2022-12-28 23:48

深度学习之基于LeNet-5实现cifar10的识别

Cifar10是一个封装好的数据集，里面包括10中类别的事物。

starlet_kiss·2022-12-28 18:00

pytorch模型加载测试_pytorch模型加载方法汇总

torchvision包，它包括3个子包，分别是：torchvison.datasets，torchvision.models，torchvision.transforms，分别是预定义好的数据集(比如MNIST、CIFAR10

weixin_39914975·2022-12-28 13:26

pytorch模型测试

一、pytroch-cifar100的不同网络模型1）github路径：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar1002）已训练好的mobilenet网络权重可用于测试

jcdd_sh·2022-12-28 13:49

【论文阅读】Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning

我们的实验表明，当应用于CIFAR-10和SVHN基准数据集上的标准神经网络架构时，ICT实现了最佳性能。我们的理论分析表明，ICT对应于某种类型的具有未标

来日可期1314·2022-12-28 08:04

pytorch基础操作(0)模型训练模板

使用CIFAR10数据集进行模型训练(模板代码)1、准备数据集importtorch.optimimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfrommodelimportNetfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader

undo_try·2022-12-27 23:26

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