CIFAR100

pytorch自己定义数据集加载到深度学习模型

pytorch自己定义数据集加载到深度学习模型我们并不想只使用pytorch提供的mnist、cifar10、cifar100等公开数据集，有的时候我们也想使用自己的数据集训练模型，那么问题来了，如何把我们自己的数据集封装成深度学习可以使用的格式就成了一个脑袋的问题
little_yan_yan·2022-08-15 15:20

手撕代码：ResNet实战

from=search&%3Bseid=1879396105190151950然后本次学习手写的代码是resnet18，数据集为CIFAR100，网络结构即为下图红框中的结构图片截自开头提到的教程代码网络结构部分
理想主义小白·2022-08-11 06:03

NON-DEEP NETWORKS论文笔记

NonDeepNetworks:OfficialCodefor"Non-deepNetworks"摘要：深度仅为12的网络，可以在ImageNet上达到80%以上的top-1精度，在CIFAR10上达到96%，在CIFAR100
沉辰尘_0821·2022-07-19 07:00

[Pytorch系列-33]：数据集 - torchvision与CIFAR10/CIFAR100详解

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121055970目录第1章TorchVision概述1.1TorchVision1.2TorchVision的安装1.3TorchVision官网的数据集1.4TorchVision常见的数据集
文火冰糖的硅基工坊·2022-06-06 07:31

Pytorch学习笔记（10）———训练并测试CNN网络

CIFAR数据集CIFAR数据集可分为CIFAR10,CIFAR100。CIFAR-10是指包含10个种类，CIFAR-100包含100个种类。
永不言弃的小颖子·2022-05-13 07:39

PaddlePaddle：CNN对Cifar10图像分类（1）

Cifar10图像分类（1）（一）PaddlePaddle简介1.PaddlePaddle2.Paddle套件（二）卷积神经网络CNN1.卷积神经网络的层级结构2.典型的卷积神经网络（三）Cifar10和Cifar100
dddlli·2022-04-11 07:35

标识别,人脸识别等常用数据集

https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/8016405.html#32常用数据集一、Cifar数据集Hinton参与收集彩色图像（RGB）图像尺寸相同分为两种：Cifar10和Cifar100
generalsong·2022-03-21 09:05

阅读类比-细节双通道神经网络论文

阅读类比-细节双通道神经网络论文摘要引言Analogy-DetailNetworks相关工作ADNet的结构实验实验配置数据库CIFAR10上的实验结果分析CIFAR100上的实验结果分析SVHN上的实验结果分析
zz的大穗禾·2022-03-12 07:44

图像分类 - cifar100 实验研究

为了解决cifar100val_acc过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去paperswithcode网站上看了下cifar100benchmark目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc=0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究SAM(Sharpness-AwareMinimization)，主要用于提升模型的泛化性。我这里先把拿到的代码跑了下，不过数据集是cifar10，val_
XianxinMao·2021-09-22 09:59

图像分类-cifar100 实验研究

数据集:visual_domain_decathlon/cifar100Configdescription:Databasedon"CIFAR-100",withimagesresizedisotropicallytohaveashortersizeof72pixelstrain:40000张图片test:10000张图片validation:10000张图片类别数为100训练的时候采用180x1
·2021-08-25 22:38

PyTorch 如何将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shotlearning的采样Few-shotlearning基于任务对模型进行训练，在N-way-K-shot中，一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成supportset,queryset则是在刚才抽取的N类剩余的样本中sample一定数量的样本（可以是均匀采样，也可以是不均匀采样）。对数据按类标归类针对上述情况，我们需要使用不同类别放置在不同文件夹的
·2021-05-12 10:47

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

时间20210502作者：知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：77.54%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=sm
Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

时间20210502要是有帮助的话，记得点赞收藏加关注嗷！作者：知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：76%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step(10,40,100,150,epoch_s)优化器optimizer=torch.optim.SGD(model.pa
Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

卷积神经网络训练CIFAR100

一、前言1.1、数据集介绍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。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包
MuMengSunny·2021-01-17 15:27

RTX2080Ti 对比 GTX1080Ti 的 CIFAR100 混合精度训练

雷锋网AI科技评论按：本文作者SanyamBhutani是一名机器学习和计算机视觉领域的自由职业者兼Fast.ai研究员。在文章中，他将2080Ti与1080Ti就训练时长进行了全方位的对比。雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论对此进行了详尽编译。前言特别感谢：如果没有来自TuatiniGODARD（他是我的一名好朋友，同时也是一名活跃的自由职业者）的帮助，这个基准比较工作是不可能完成的。如果你想
weixin_34007291·2020-09-17 06:16

卷积神经网络实战——CIFAR100

CIFAR100数据集60K(50K+10K)PipelineLoaddatasetsBuildNetworkTrainTestNetworkStructure卷积层+全连接层。
八月_·2020-09-14 23:40

机器学习——KNN、SVM、MLP、CNN实现cifar100

机器学习——KNN、SVM、MLP、CNN实现cifar1001.KNN-cifar1001.1KNN实验结果1.2KNN实验代码2.SVM-cifar1002.1SVM实验结果2.2SVM实验代码3.MLP-cifar1003.1MLP实验结果3.2MLP实验代码4.CNN-cifar1004.1CNN实验结果4.2CNN实验代码本文是为期一周的实验课，要求用KNN、SVM、MLP和CNN分别实
weixin_45562632·2020-09-12 21:29

keras输入数据的方法：model.fit和model.fit_generator

1.第一种，普通的不用数据增强的fromkeras.datasetsimportmnist,cifar10，cifar100(X_train,y_train),(X_valid,Y_valid)=cifar10
weixin_41012399·2020-08-26 15:55

【22】digits工具：运行mnist实例

digits提供了一个脚本文件，用于下载mnist,cifar10和cifar100三类数据，并转换成png格式图片。Downloadthedata我们先在当前用户的根目录下，新建一个mni
yeler082·2020-08-22 15:11

物品分类 cifar10 & cifar100 学习笔记

使用keras实现。比较简单。这里就是做个思路的总结和代码的注释。首先我们要准备好环境和数据集。emmmmmmmm，https://keras.io/examples/cifar10_cnn/上面的链接是keras官网的教学代码，十分简洁。我也是这个。首先学习一下cifar10的数据集：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html数据集中有如下几个文件：b
LifeofCode·2020-08-17 13:59

卷积神经网络对CIFAR100实战

CIFAR100数据分为测试集和训练集，为50k+10k，每张图片大小为32323，共100种分类。正是由于图片小，分类多的特性使得该项目测试难度较大。
自然卷卷、·2020-08-16 09:52

手把手创建自己的数据集：类似cifar10数据结构的数据集

前言：我们在跑神经网络时，通常使用的都是别人已经整理好的数据集，如MNIST、CIFAR10、CIFAR100等，但是在实际的应用中，往往需要根据实际的问题创建对应该问题的数据集，这就需要用自己的图片创建一个类似
AI深度学习与目标检测·2020-08-16 09:22

CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe参考文献CIFAR-10/CIFAR-100数据集CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由AlexKrizhevsky，VinodNair和GeoffreyHinton收集。CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图
weixin_33949359·2020-08-16 09:09

TensorFlow下CIFAR10-100数据集的自动下载与处理(附百度网盘地址)及卷积神经网络处理Cifar100程序

一、下载数据集TensorFlow2.0有常用数据集(mnist、fashion_mnist、cifar10、cifar100的下载接口，下载过后是numpy数据，只需将其转换为TensorFlow即可使用
zy_like_study·2020-08-16 05:50

Tensorflow读取CIFAR-10数据集

Tensorflow读取CIFAR-10数据集觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~参考文献Tensorflow官方文档tf.transpose函数解析tf.slice函数解析CIFAR10/CIFAR100
武科大许志伟·2020-08-16 05:25

PyTorch将CIFAR100数据按类标归类保存

few-shotlearning的采样Few-shotlearning基于任务对模型进行训练，在N-way-K-shot中，一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成supportset,queryset则是在刚才抽取的N类剩余的样本中sample一定数量的样本（可以是均匀采样，也可以是不均匀采样）。对数据按类标归类针对上述情况，我们需要使用不同类别放置在不同文件夹的
Xie_learning·2020-08-03 14:13

MNIST与CIFAR10、100数据集比较

在涉及目标分类，深度学习理论的基本验证过程，会接触到两类基本的数据集，MNIST、CIFAR10和CIFAR100，熟悉了解这两类数据集的特性对后续的实验是十分重要的，本文主要介绍它们的区别，基本介绍MNIST
盏茶y·2020-07-30 23:13

mixup嵌入到当前模型中，降低过拟合

mixup论文传送门论文中对比了α\alphaα和λ\lambdaλ在cifar10和cifar100下不同模型的表现，有兴趣的童鞋可以详细看看。
峰峰的猫·2020-07-15 07:57

TensorFlow2-神经网络基础

包含boston_housing（波士顿房价回归预测数据集）、cifar10（Cifar图像分类数据集共10大类）、cifar100（Cifar图像分类数据集共100小类）、mnis
周先森爱吃素·2020-07-12 20:19

TensorFlow2.0基本操作（六）——利用VGG13在TensorFlow2.0上训练Cifar100

利用VGG13在TensorFlow2.0上训练Cifar100importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'tf.random.set_seed(2345)#Sequential这个容器
wanfuchun·2020-07-12 04:24

AI 专属数据库的定制

下面我仅仅使用了Numpy来实现数据集MNIST、FashionMNIST、Cifa10、Cifar100的封装。API介绍环
水之心·2020-07-08 14:16

论文笔记-Identity Mappings in Deep Residual Networks

andJianSunAbstract文章分析了ResNet中Identitymapping为什么比较好，为何能让梯度在网络中顺畅的传递而不会爆炸或消失，实验方面1001层的ResNet在CIFAR10上4.62%的错误率，在CIFAR100
slim1017·2020-07-05 17:17

使用caffe时如何生成和使用日志（log）文件

/build/toolsLOG=examples/cifar100/logs/logs-'data1'.log$TOOLS/caffetrain\--solver=examples/cifar100/solver.prototxt-gpuall2
conv·2020-07-04 22:30

常用数据集

一、Cifar数据集Hinton参与收集彩色图像（RGB）图像尺寸相同分为两种：Cifar10和Cifar100用于图片分类Cifar10包含60000条数据，50000条用于训练，10000条用于测试
dejing6575·2020-07-01 22:15

CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~参考文献CIFAR-10/CIFAR-100数据集CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由AlexKrizhevsky，VinodNair和GeoffreyHinton收集。CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有
武科大许志伟·2020-07-01 05:30

扫盲记-第七篇--常见深度学习模型评估指标

分类评测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和100分类的cifar100
weixin_30719711·2020-06-27 23:27

TensorFlow2.0基本操作（七）-利用ResNet18跑Cifar100

0插入语本人显卡10502G性能不足，因此将resnet18([2,2,2,2])改为了resnet10([1,1,1,1]),并且在cirfar100数据集为50000的情况下，将batchsiz设置为了8.显卡配置过关的同学请将本程序中的这两块改回去。解决方法：使用Google的Colab,本人将在下一篇博客中介绍利用Colab跑tf1主程序importtensorflowastffromte
wanfuchun·2020-06-27 12:07

【TensorFlow2.0】实现ResNet

本文介绍如何用TensorFlow2.0来实现ResNet18，并用其训练cifar100的分类模型。
深页·2020-06-26 10:09

Python TensorFlow2.0 cifar100 cnn vgg13

cifar100,vgg13importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequentialimportosos.environ
leiguxing·2020-06-24 03:55

Tensorflow 2.1 keras 训练 实战 cifar10 cifar100 完整代码 准确率 86%-87% 模型 Resnet SENet

环境：tensorflow2.1最好用GPU模型：ResnetSENet用Resnet和SENet网络训练Cifar10或者Cifar100.训练数据：Cifar10或者Cifar100训练集上准确率：
茫茫人海一粒沙·2020-06-24 00:14

解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

其中：cifar10需要改文件名为cifar-10-batches-py.tar.gz，cifar100改为cifar-100-python.tar.gz,mnist改为mnist.npz预训练models
·2020-06-22 08:18

Tensorflow2.0—深度残差网络ResNet的结构分析与ResNet18编程实现

ResNet网络结构分析ResNet18编程实现(采用CIFAR100数据集)一.ResNet网络结构分析：本文以ResNet18为例，分析深度残差网络的内部结构，所有的ResNet网络均先由BasicBlock
根号九等于三·2020-06-21 12:42

tensorflow2.0 DenseNet121 训练 cifar100

fromtensorflow.kerasimportlayers,regularizers,Sequential,optimizersimporttensorflowastfimportnumpyasnpdefregularized_padded_conv2d(*args,**kwargs):'''带标准化的卷积'''returnlayers.Conv2D(*args,**kwargs,paddi
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2020-06-08 21:44

base model第五弹：在CIFAR100上训练ResNet

对ResNet网络结构的修改由于CIFAR100输入均为32x32的图像，
一骑走烟尘·2020-05-30 10:33

基于tensorflow2.0和cifar100的VGG13网络训练

VGG是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，相比当年的冠军GoogleNet在可扩展性方面更胜一筹，此外，它也是从图像中提取特征的CNN首选算法，VGG的各种网络模型结构如下：今天代码的原型是基于VGG13，也就是上图的B类，可以看到它的参数量是很可观的。因为设备和时间问题，网络并没有训练完成，但是已经看到参数变化的效果。（毕竟VGG团队在最初训练时使用4块显卡并行计算还训练了2-3周，虽
赵代码·2020-02-10 22:00

Pytorch自己加载单通道图片用作数据集训练的实例

pytorch在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集，例如minist,Imagenet-12,CIFAR10和CIFAR100。
灰色橡皮擦·2020-01-18 15:56

Python中的__all__

1.动机今天看MXNet的gluon源码时发现mxnet.gluon.data.vision有__all__如下：__all__=['MNIST','FashionMNIST','CIFAR10','CIFAR100
SnailTyan·2019-11-27 18:43

cifar10和cifar100(简介&可视化)

cifarCIFAR数据集是VisualDictionary(Teachingcomputerstorecognizeobjects)的子集，由三个教授收集，主要来自google和各类搜索引擎的图片。备注：cifar官网1.cifar10由60000张32*32彩色图像组成，图像有10个类，每个类有6000个图像。同时有50000个训练图像和10000个测试图像。类型如下:2.cifar100这个
disanda·2019-06-02 22:37

CIFAR100与VGG13实战

目录CIFAR10013Layerscafar100_trainCIFAR10013Layerscafar100_trainimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'conv_laye
咸鱼Chen·2019-05-28 19:00

使用keras训练神经网络时 训练集和验证集准确率远远高于测试集

环境为keras在cifar100上训练lenet5训练集和验证集准确率分别为acc:0.9510val_acc:0.9330测试集准确率只有0.46model=Lenet(n_class)es=EarlyStopping
木呆呆瓶子·2019-05-17 10:59
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