CIFAR 第7页

基于深度学习的图像分类识别-课程论文(共17页word文档-含python代码)

在此基础上，将一个两层的卷积网络用于CIFAR-10数据集的识别。先后研究了训练样本数及卷积层数对识别准确率的影响。其中，当卷积层增加至4层时，识别准确率突破了80%，且呈现出一种明显的上升趋势。

简单光学·2023-04-04 01:18

基于CIFAR10数据集的识别网络应用（pytorch）

数据集数据集：CIFAR10该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。

路&客·2023-04-03 20:23

人工智能 | CIFAR10卷积神经网络实践

目录一、实验目的二、算法步骤三、实验结果一、实验目的采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。

尘封的CPU·2023-04-03 20:34

CIFAR-10和CIFAR-100是8000个万小图像数据集的标记子集

CIFAR-10简介官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10和CIFAR-100是8000个万小图像数据集的标记子集。

信息安全与项目管理·2023-04-03 20:55

CIFAR-10 简单分类

#加载数据及预处理importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImagefromtorch.autogradimportVariableshow=ToPILImage()#可以把tensor转为image#第一次运行程序

撞墙の兔子·2023-04-03 20:55

CIFAR-10 数据集简介

文章目录CIFAR-10简介CIFAR-10简介官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10和CIFAR-100是8000个万小图像数据集的标记子集

想变厉害的大白菜·2023-04-03 20:51

MobileNet V3 图像分类

目录1.介绍2.MobileNetV3的Block结构2.1h-swish激活函数2.2SE注意力机制3.重新设计耗时层4.MobileNetV3网络搭建5.迁移学习训练6.MobileNetV3在CIFAR10

Henry_zhangs·2023-04-02 07:56

MobileNet V1 图像分类

目录1.介绍2.MobileNetV1亮点2.1深度可分离卷积2.2超参数3.MobileNetV1网络4.torchsummary5.训练train6.训练日志7.MobileNetV1在CIFAR10

Henry_zhangs·2023-04-02 07:47

cs231n作业：Assignment1-KNN

加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10_dir='cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,

Diane小山·2023-03-31 18:22

神经网络架构搜索——可微分搜索（Noisy DARTS）

框架在搜索阶段训练过程中存在skip-connection富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了通过向skip-connection注入噪声的方法，来抵消由于不公平竞争而导致的富集和性能损失问题，并且在CIFAR

AI异构·2023-03-29 22:30

【转】神经网络初始化

使用在CIFAR10数据集上训练的VGG16模型进行实验的过程中，进行了50次迭代，最后发现模型没有学到任何东西。

荔枝芒果过夏天·2023-03-29 15:48

基于chatGPT设计卷积神经网络

提问->跑通总共花了5min左右，最终得到的网络在Cifar100数据集上与ResNet18的精度对比如下。

littletomatodonkey·2023-03-26 19:45

Deep Residual Learning for Image Recognition （ResNet）论文详细解读

目录前言1.设计理念2.核心细节3.网络架构4.实验4.1ImageNet分类4.2CIFAR-10分析5.附录5.1目标检测（网络架构）5.2目标检测优化5.3定位任务前言更深的神经网络更加难以训练，

码农研究僧·2023-03-26 07:14

Pytorch之8层神经网络实现Cifar-10图像分类验证集准确率94.71%

目录实验环境神经网络结构图Pytorch上搭建网络Pytorch上训练1.优化器2.学习率3.数据策略4.超参数实验结果：best_acc=94.71%总结实验环境Pytorch1.7.0torchvision0.8.2Python3.8CUDA10.2+cuDNNv7.6.5Win10+PycharmGTX1660,6G网络结构采用最简洁的类VGG结构，即全部由3*3卷积和最大池化组成，后面接一

·2023-03-25 23:55

CIFAR-10解析时的np.transpose(img_a,(1,2,0))

在解析CIFAR-10数据集时，由于数据集存放格式如下：即数据集中的数据存放时，是把每个32323的图像拉为了一维数组，共3072个数据。

江安吴彦祖·2023-03-25 12:52

神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS+）

在CIFAR10、CIFAR100和Ima

AI异构·2023-03-23 11:57

计算机视觉领域不同的方向：目标识别、目标检测、语义分割等

数据集：MNIST,CIFAR,ImageNet##目标检测（objectdetection）给定一幅图像，只需要找到一类目标所在的矩形框人脸检测：人脸为目标，框出一幅图片中所有人脸所在的位置，背景为非目标汽车检测

喜欢打酱油的老鸟·2023-03-22 07:07

tensorflow--cifar10数据集

Cifar10数据集有6w张图片，每张图片有32行32列像素点的红绿蓝三通道数据，其中5w张十分类彩色图片用于训练，1w张用于测试。

tu7jako·2023-03-18 22:18

PointConv：在点云上高效实现卷积操作

如将CIFAR-10数据转换成点云，使用PointConv实现例如AlexNet和VGG结构的

张小文_f7d4·2023-03-16 17:31

计算机视觉3.4：理解rank-1和rank-5正确率

我们举例来解释一下：假设我们正在评估一个在CIFAR−10CIFAR-10CIFAR−10数据集上训练好的神经网络，输入下图让我们的神经网络来计算出每个类别所对应的概率返回的结果如下表（左）所示：类概率最高的是青蛙

俯仰天地·2023-03-16 16:21

ccc-pytorch-卷积神经网络实战（6）

文章目录一、CIFAR10与lenet5二、CIFAR10与ResNet一、CIFAR10与lenet5第一步：准备数据集lenet5.pyimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsdefmain

扔出去的回旋镖·2023-03-13 16:07

深度学习之卷积神经网络 CIFAR10与ResNet18实战

目录开发环境ResNet原理网络结构导入所需模块并设置GPU显存占用BasicBlockResNet网络模型ResNet18完整代码实现运行结果利用TensorBoard可视化运行结果开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年2月8日集成开发工具：jupyternotebook6.5.2集成开发环境：Python3.10.6第三方库：tensorflow-gpu2.9.0ResNet原理ResNe

嘟粥yyds·2023-03-13 16:56

pytorch实现ResNet-18

文章目录ResNet-18残差学习单元ResNet-18结构Pytorch构建ResNet-18使用CIFAR10数据集测试ResNet-18CIFAR10数据集介绍使用CIFAR10数据集测试ResNet

Mr. Wanderer·2023-03-13 16:49

Paddle模型性能分析工具Profiler定位瓶颈点优化程序详解

目录Paddle模型性能分析Profiler1.使用Profiler工具调试程序性能1.1使用cifar10数据集卷积神经网络进行图像分类1.1.1获取性能调试前模型正常运行的ips1.1.2.开启性能分析器

·2023-03-11 00:35

chapter6-CNN

图像识别的经典数据集合MNSIT:CIFAR:10个不同种类的6000张图片,图片的每张像素是32*32。ImageNet:基于wordnet的大型图像数据库。

白敏鸢·2023-03-10 08:28

样本不平衡解决技巧

在这种情况下，我们将处理一个不平衡的CIFAR-10图像分类数据集。长尾数据集(不平衡数据集)CIFAR-10数据集由10类60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。

求则得之，舍则失之·2023-03-10 07:32

实战篇之——模拟InceptionNet实现对cifar10数据集的分类

利用【Python+Tensorflow】搭建InceptionNet，实现对Cifar10数据集的分类具体数据集介绍及下载地址：https://blog.csdn.net/weixin_44402973

&永恒的星河&·2023-03-09 11:58

手撕代码：VGG13实战CIFAR数据集，附：卷积神经网络CNN可视化学习

CNN基础实践VGG13实战卷积神经网络CNN可视化学习VGG13实战VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。“VGG”代表了牛津大学的OxfordVisualGeometryGroup特点：小卷积核：作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1

理想主义小白·2023-03-09 11:57

现代卷积神经网络之稠密连接网络（DenseNet），并对CFIAR10训练

文章目录稠密连接网络（DenseNet）从ResNet到DenseNet稠密体块（密集块）定义实现过渡层定义实现模型设计网络结构实现实战：训练CIFAR10分类数据集损失函数和优化器训练可视化稠密连接网络

青云遮夜雨·2023-03-09 11:51

现代卷积神经网络（ResNet）

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录残差网络（ResNet）恒等变换跳跃连接残差块ResNet模型结构实现残差块ResNet利用ResNet50进行CIFAR10分类数据集损失函数优化器训练可

青云遮夜雨·2023-03-09 11:21

现代卷积神经网络(NiN),并使用NIN训练CIFAR10的分类

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录网络中的网络（NiN）简介全局平均汇聚层和VGG的区别优点网络结构定义实现实战（CIFAR10分类）模型设计导入模块数据集训练和评估保存模型测试网络中的网络

青云遮夜雨·2023-03-09 11:21

现代神经网络(VGG)，并用VGG16进行实战CIFAR10分类

文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录使用块的网络(VGG)VGG块定义实现VGG和AlexNet的区别VGG16模型设计实现利用VGG16进行CIFAR10分类数据集超参数，优化器，损失函数训

青云遮夜雨·2023-03-09 11:20

现代卷积神经网络(GoogleNet)，并使用GoogleNet进行实战CIFAR10分类

专栏：神经网络复现目录本章介绍的是现代神经网络的结构和复现，包括深度卷积神经网络（AlexNet），VGG，NiN，GoogleNet，残差网络（ResNet），稠密连接网络（DenseNet）。文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》文章目录含并行连结的网络（GoogLeNet）Inception块定义和结构实现GoogLeNet模型结构实现实战导包数据集优化器，损失函数训练和评估含并行连结的网

青云遮夜雨·2023-03-09 10:23

【精华】经典的图像数据集介绍

目录1经典的数据集介绍1.1ImageNet1.2PASCALVOC1.3Labelme1.4COCO1.5SUN1.6Caltech1.7Corel5k1.8CIFAR（CanadaInstitudeForAdvancedResearch

LeeZhao@·2023-03-08 21:04

Lecture6 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)

目录1常用数据集1.1MNIST数据集1.2CIFAR-10数据集2课堂内容2.1回归任务和分类任务的区别2.2为什么使用逻辑斯蒂回归2.3什么是逻辑斯蒂回归2.4Sigmoid函数和饱和函数的概念2.5

Curz酥·2023-02-27 18:32

Kaggle系列之CIFAR-10图像识别分类(残差网络模型ResNet-18)

CIFAR-10数据集在计算机视觉领域是一个很重要的数据集，很有必要去熟悉它，我们来到Kaggle站点，进入到比赛页面：https://www.kaggle.com/competitions/cifar

寅恪光潜·2023-02-24 07:26

Pytorch 实现Resnet分类Cifar10数据集＞95%

Pytorch实现Resnet分类Cifar10数据集>95%主要参数设置完整代码主要参数设置1.图片预处理–关键1importtorchvision.transformsastransformstransform

卖女孩的小fo柴·2023-02-17 17:23

使用ResNet34实现CIFAR10数据集的训练

使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了较低的训练图像分辨率。

在西湖雾雨中起舞·2023-02-17 17:20

OpenMMLab AI实战营 vol.02

图像分类工具包MMClassification包含：丰富的模型：卷积神经网络、Transformer模型等数据集支持：CIFAR、ImageNet1K/2K等训练技巧与策略：优化器与学习率策略、数据增强策略等易用的工具

weixin_46292677·2023-02-05 19:10

如何在GPU上训练模型

如何在GPU上训练模型（基于CIFAR10数据集）准备工作模型训练模型测试GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。

Luwis-Coco·2023-02-05 17:48

构建我的图像分类框架记录

构建我的图像分类框架记录参考资料数据集cifar10模型选择mobilnet系列参考博客评价指标训练trick整理调参网络结构调优resnet系列学习衰减策略标签平滑知识蒸馏数据增强ｍｉｘｕｐ参数值的设置优化批归一化

慕一Chambers·2023-02-05 10:43

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 3 课

在数据集方面，支持MNIST/CIFAR，以及自定义数据集。在训练技巧与策略方面，具有优化器与学习策略，数据增强策略。

sophia_cong·2023-02-05 10:40

现有网络模型的使用和修改

而数据集CIFAR10

爱吃榴莲的妹妹·2023-02-05 08:20

torch.utils.data.DataLoader

transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])#加载数据集的数据，返回所有样本的img和labeltrainset=torchvision.datasets.CIFAR10

沙小菜·2023-02-04 22:38

[PyTorch 学习笔记] 2.2 图片预处理 transforms 模块机制

有3个主要的模块：torchvision.transforms:里面包括常用的图像预处理方法torchvision.datasets:里面包括常用数据集如mnist、CIFAR-10、Image-Net

张贤同学·2023-02-04 19:39

使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类

使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类简介本次作业旨在利用ResNet18实现对于Cifar-100数据集进行图像识别按照精细类进行分类。

我选择甲·2023-02-04 16:19

【PyTorch改进】提升ResNet34网络在CIFAR10数据集上的准确率

在上一篇博客中，使用深度学习的ResNet34网络在CIFAR10数据集上进行训练和测试，在100轮的实验中，ResNet34网络取得了80%左右的准确率。

爱吃零食的苦学僧·2023-02-04 16:18

CIFAR10数据集训练及测试2

一、数据集解析#数据读取与解析importpickleimportnumpyasnpimportcv2defunpickle(file):withopen(file,'rb')asfo:dict=pickle.load(fo,encoding='bytes')returndictlabel_name=["airplane","automobile","bird","cat","deer","dog

YDoMore·2023-02-04 14:53

Keras 自适应Learning Rate (LearningRateScheduler)

出于说明目的，我构建了一个在CIFAR-10上训练的卷积神经网络，使用具有不同学习率计划的随机梯度下降（SGD）优化算法来比较性能。

cool_策·2023-02-04 11:06

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