cifar-10

深度学习--手写数字识别

引言系列教程第一篇,其中既包括基本原理,又包括复杂细节.MNIST(手写数字分类)和CIFAR-10(飞机,汽车,鸟,猫,鹿,狗,蛙,马,船,卡车十种不同小图片分类)是已制定的机器学习标准,本文会尽量达到这些标准
遇见百分百·2021-06-13 16:51

实验记录总结

越多，成功概率越大MNISTandCIFAR数据集对于给定的m和n，满足mn=60000k（k类别数）我们将图像随机划分为m个工作机器，使每台机器拥有n个相同旋转的图像我们注意到，通过操纵MNIST和CIFAR
Fionnh·2021-06-10 14:07

在import scipy.misc 后找不到 imsave的解决方案

在想把CIFAR-10的16进制数据转为图像的时候需要用到imsave()，但是在importscipy.misc之后显示该库内没有imsave()后来发现还需要安装Pillow这个包解决：pipinstallPillow
·2021-05-27 19:05

KNN例子

www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlcode:importosimportsysimportnumpyasnpimportpickledefload_CIFAR_batch(filename):"""cifar
重新出发_砥砺前行·2021-05-12 00:10

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
云计算小百科·2021-05-04 13:12

ResNet34 on CIFAR-10 基准

时间20210502作者：知道许多的橘子实现：ResNet34对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.89%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率
Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

时间20210430作者：知道许多的橘子实现：WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.3%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率
Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18

TensorFlow实战之CIFAR自定义网络

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。
_codeplus·2021-04-14 23:51

多神经元简单神经网络的实现

数据集首先数据集选择使用Cifar-10。这个数据集合包含十个类的图片，每类6000张32x32的图片，共计60000张图片，其中50000训练图片，10000张测试图片。
·2021-03-19 00:53

多神经元简单神经网络的实现

数据集首先数据集选择使用Cifar-10。这个数据集合包含十个类的图片，每类6000张32x32的图片，共计60000张图片，其中50000训练图片，10000张测试图片。
·2021-03-19 00:59

Pytorch02:使用自己的数据搭建VGG16网络

写在前面在Pytorch01:使用标准数据集CIFAR-10搭建VGG16网络中介绍了如何利用标准的数据集类来搭建一个简单的VGG-16网络。然而在实际应用中，根据需要使用自己的数据集才是常见的情况。
Jeremy_权·2021-03-12 10:18

Pytorch01:使用标准数据集CIFAR-10搭建VGG16网络

写在前面作为pytorch的入门篇，本文将介绍如何使用标准数据集CIFAR-10来搭建一个完整的VGG16网络，以达到简单测试环境和认识pytorch网络基本框架的目的。
Jeremy_权·2021-02-28 12:36

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。
MuMengSunny·2021-01-17 15:27

手把手教你玩转深度学习-PyTorch教程1

二、CIFAR-10数据集1.数据集介绍2.下载方式三、使用PyTorch构建并训练LeNet1.利用PyTorch进行图像分类任务的基本步骤2.引入所需包3.加载数据集4.构造LeNet网络5.定义损失函数和优化器
MrHender·2021-01-11 22:01

PyTorch 基础 :数据的加载和预处理

并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的CIFAR-10，ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过torchvision.datasets
shelley__huang·2020-12-22 10:17

matlab深度学习_matlab使用贝叶斯优化的深度学习

准备数据下载CIFAR-10数据集[1]。该数据集包含60,00
weixin_39862697·2020-11-28 12:30

图像识别之KNN算法的理解与应用(2)

本文我们将使用KNN来对更加复杂的CIFAR-10数据集进行识别分类，并尝试提高分类的准确率。1.CIFAR-10数据集介绍CIFAR-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集，其包含的彩色图像分为
萌萌哒程序猴·2020-11-20 22:36

神经网络调参实战（一）—— 训练更多次数 & tensorboard & finetune

目标：将vggnet训练cifar-10数据集的精确度从70%提升至85%现在的vggnetimporttensorflowastfimportosimportpickleimportnumpyasnpCIFAR_DIR
hxxjxw·2020-10-18 17:43

Caffe（一） Cifar-10 数据集测试

caffe示例实现之1在CIFAR-10数据集上训练与测试Caffe网速太慢，在windows上用迅雷下载然后拷贝到data/cifar10下面，再依次执行get_cifar10.sh中的解压和重命名操作
NoneLand·2020-10-11 03:25

caffe之CIFAR-10与dropout

CIFAR-10实例caffe中的CIFAR-10实例重现了AlexKrizhevsky的cuda-convnet中的结果，具体的模型定义、参数、训练步骤等都是按照cuda-convnet中的进行设置的
狮子HH·2020-09-17 04:53

[框架学习]PyTorch入门学习笔记_基于Pytorch官网教程

文章目录简介&特性安装例子：CIFAR-10深入学习&代码片段自定义自动微分函数串行模型自定义网络模块PyTorch确实比TensorFlow更好用，现在很多RL库也是基于PyTorch的，所以还是得学习一下
OneLonelyTree·2020-09-16 19:58

使用CNN对CIFAR-10数据集进行分类（tensorflow）

一、CIFAR10数据集如果下载不了就直接官网下载CIFAR-10数据集http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载CIFAR-10binaryversion
luoqibo·2020-09-16 12:22

(三)基于Tensorflow设计VGGNet网络训练CIFAR-10图像分类

1CIFAR-10数据集1.0数据集分类CIFAR-10数据集的图像属性:序号参数描述1width322height323channels3共分了十类物品,如下表:序号种类源数据1airplane2automobile3bird4cat5deer6dog7frog8horse9ship10truck1.2
天然玩家·2020-09-16 11:50

CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析及可视化

CIFAR-10、CIFAR-100是两个常用的图像分类数据集，因为其经常被使用，很多库都有该数据集的加载方法，一般直接调用即可直接构造训练、测试数据集。
叶舟·2020-09-16 10:45

ProxylessNAS论文和算法解析

之前介绍的方法，搜索的方式基本上都是在小的数据集（比如Cifar-10）搜索出一个最好的Cell架构，然后通过堆叠的方法扩展到大数据集上（比如ImageNet）上做实验。
EntropyNeg·2020-09-16 07:17

《ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware》论文阅读笔记

正如其名proxyless–没有proxy，也就是想要构建某个数据集在某硬件上的网络就直接在此数据集上进行搜索，并将在对应硬件上的延时作为优化目标，而不是像之前的工作先在CIFAR-10上搜索然后再迁移到
JR_Chan·2020-09-16 07:33

CIFAR-10 Dataset

文章目录CIFAR-10数据集介绍查看CIFAR-10数据集绘制CIFAR-10数据集内图片完整代码总结CIFAR-10数据集介绍CIFAR-10数据集由60000张32x32的彩色图片构成，其中每6000
icmp_no_request·2020-09-15 08:26

动手学深度学习PyTorch版--Task8--图像分类案例1；图像分类案例2

一.案例1:Kaggle上的图像分类（CIFAR-10)现在，我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。
龙共日尧·2020-09-14 15:04

[论文阅读笔记]Trust Region Based Adversarial Attack on Neural Networks

Dataset:Cifar-10、ImageNetComparedAlgorithm:DeepFool、I-FGSM、Carlini-Wagner(CW)扰动大小的
大鲨鱼冲鸭·2020-09-14 13:48

深度学习数据集及代码

数据集及预训练模型内容cifar-10、vgg16、cnews、flickr30k、inception-model2015数据集下载链接链接：数据集链接提取码：bkiw可参考GitHub代码进行学习代码链接
gitfish·2020-09-14 09:47

全球名校课程作业分享系列(4)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之双层神经网络完成图像多分类

出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/791393951任务在这个练习里，我们将实现一个完全连接的神经网络分类器，然后用CIFAR-10
寒小阳·2020-09-14 08:35

利用飞桨查询cifar-10 数据集，并执行乱序，分批次读取，打印第一个batch数据的shape、类型信息

查询API文档，写一个cifar-10数据集的数据读取器，并执行乱序，分批次读取，打印第一个batch数据的shape、类型信息的感想总结：代码如下：#加载飞桨和相关数据处理的库importpaddleimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.dygraph.nnimportLinearimportnumpyasnpimportosimportgzipim
YoonHeeEun·2020-09-12 13:11

训练GAN的一些小贴士

5x5的核与CIFAR-10配合良好，在判别器中使用3x3核使判别器损耗迅速
从天而降小可爱·2020-09-11 23:04

【NIN】《Network In Network》

arXiv-2013在CIFAR-10上的小实验可以参考博客【Keras-NIN】CIFAR-10文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions2.1Contributions2.2Advantages3Innovation4Method4.1MLPConvolutionLayers4.2GlobalAveragePooling5Data
bryant_meng·2020-09-11 21:24

Tensorflow读取数据2-tfrecord

原文地址：http://blog.csdn.net/u010911921/article/details/70991194上篇博客谈到了Tensorflow从文件中读取数据，当时采用的是CIFAR-10
以行践言·2020-09-11 04:10

CIFAR-10数据集下载

官方下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1oAn8o8i
小小程序猿666·2020-09-10 16:02

CNN & Tensorflow 入门——以Cifar-10为例

其实这是算分Project的内容，受到CS231n启发，我和晶晶打算做图像分类的机器学习项目。很多人向我推荐tensorflow训练数据，因为有模板，不用手推python公式。首先参考tensorflow官方文档中文版。下载tensorflow(MacOS)很简单，安装了anaconda大礼包后，直接输入$pipinstallhttps://storage.googleapis.com/tenso
Victor的草原·2020-09-10 12:24

《动手学习深度学习》之五：CV案例（案例1：Kaggle CIFAR-10 图像分类竞赛与案例2：Kaggle Dog Breed Identification 图像分类竞赛）（打卡3.2）

CV案例1.案例1：KaggleCIFAR-10图像分类竞赛1.1.导入包和模块#可以在Kaggle访问：#https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-image-classification-cifar-10importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorc
氟西汀重度患者·2020-09-10 11:17

从飞桨paddle课程学习Python的yield函数语法

在“百度架构师手把手带你零基础实践深度学习”课程中，第一周课程的实践作业中，要求写一个cifar-10数据集的数据读取器。
yrp_1995·2020-08-29 23:00

针对cifar-10训练数据集的数据增强操作（附代码）

在深度学习中，扩充数据集也叫数据增强（DataAugmentation）数据增强主要有两种方法离线扩充：从根本上对数据集进行扩充，与训练模型代码分开操作在线增强：在小批量数据集进入训练模型之前，进行图像变换操作，与训练模型代码同时操作离线扩充的完整代码importtensorflowastffromkerasimportdatasetsfromkeras.preprocessingimportim
G果·2020-08-29 15:50

求大佬帮帮忙看看这个问题：‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd5的问题

在学习神经网络的时候，用cifar-10做测试。
柠檬巧克力、·2020-08-26 23:27

【深度学习】针对CIFAR-10模型所写的进行图片size,图片名,后缀图片格式写的预处理程序

/********************************************************************************************************************文件功能:*1--针对CIFRA-10模型,进行的图片处理程序,将图片处理成32*32的大小*2--用于更改图片的图片名,后缀图片格式,图片的大小*win10+vs2
马卫飞·2020-08-25 11:35

【转载】Keras-5 基于 ImageDataGenerator 的 Data Augmentation实现

/article/details/78635674ImageDataAugmentationInKeras讨论的内容包括DataAugmentationImageDataGenerator的使用方法在cifar
dopami·2020-08-25 05:28

深度残差收缩网络：（六）代码实现

本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。
心似离弦箭·2020-08-25 03:45

DARTS: Differentiable Architecture Search

2:通过对图像分类和语言建模任务的广泛实验，我们发现基于梯度的体系结构搜索在cifar-10上取得了很好的竞争结果。3:我们实现了显著的架构搜索效率(4个GPU：c
_天明_·2020-08-25 01:24

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。
weixin_34259232·2020-08-24 17:14

Keras入门（五）搭建ResNet对CIFAR-10进行图像分类

  本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型，在CIFAR-10数据集进行图像分类。
jclian91·2020-08-24 16:34

keras搭建cifar-10图像识别模型与MNIST手写识别模型总结

文章目录一、keras介绍二、一般分析思路一、keras介绍相关代码在github上，python3代码链接keras用起来简单。搭建模型方便，Keras其实就是TensorFlow的接口（Keras作为前端，TensorFlow或theano作为后端），它也很灵活，且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API。二、一般分析思路导入MNIST数据集使用序贯模型，导入D
田田天天甜甜·2020-08-24 15:55

21个项目玩转深度学习 第二章 CIFAR10

首先介绍第一个文件infar10_input.py，用途：在tensorflow中读取人CIFAR-10训练图片。
认真的小白·2020-08-24 04:10

超详细caffe安装与mnist、cifar-10训练测试教程

Windows下caffe安装详解(cpu+matcaffe+pycaffe)运行环境VS20131、caffe下载：https://github.com/happynear/caffe-windows或https://github.com/Microsoft/caffe2、caffe下载后解压到指定文件夹，进入caffe的windows目录（比如，D:\caffe-master\windows）
鄠邑原野·2020-08-24 03:47
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