cifar10

基于Pytorch的cifar10分类网络模型

Pytorch作为新兴的深度学习框架，目前的使用率正在逐步上升。相比TensorFlow，Pytorch的上手难度更低，同时Pytorch支持对图的动态定义，并且能够方便的将网络中的tensor格式数据与numpy格式数据进行转换，使得其对某些特殊结构的网络定义起来更加方便，但是Pytorch对于分布式训练之类的支持相对较差，同时没有Tensorboard之类的工具对网络进行方便的可视化。当然，T
小石学CS·2020-06-26 09:37

python matplotlib这么同时显示多张图片在同一个图中

CIFAR10读进来的图像的的维度是（50000,32,32,3），插入以下代码就可以用了，img_test=images_test[:32,:,:,:]选取前32张显示plt.figure()foriinrange
love萌萌loli·2020-06-26 04:20

人工智能重点摘要

人工智能反向传播Q-Learning实验1.手写卷积神经网络（卷积、池化、正向、反向传播）2.LeNet5手写数字识别（LeNet5网络结构）3.A*算法（启发式搜索）4.cifar10withpytorch5
Cakymy·2020-06-26 01:04

tensorflow2.0数据加载

tensorflow2.0数据加载内容的笔记小型的经典数据通过keras.datasets就可以使用keras.datasets可以加载的数据集bostonhouseingmnist/fashionmnistcifar10
wozwdaqian·2020-06-25 22:16

深度学习入门基础教程(二) CNN做CIFAR10数据集图像分类 pytorch版代码

一.原理解读分享一篇我觉得非常适合新手理解CNN的博文https://blog.csdn.net/XYlittlework/article/details/79903225CIFAR10数据集(训练集5
是鲤鱼呀·2020-06-25 17:49

【ICLR2019】DARTS代码解读

DARTS：DIFFERENTIABLEARCHITECTURESEARCH推荐阅读cnn(forcifar10)architect.pygenotypes.pymodel_search.pytrain_search.pyutils.py
Hanawh·2020-06-25 11:13

输入数据

准备数据1.torchvision内置的数据包(MNIST)(CIFAR10)data_train=MNIST(root='.
_Cooper_·2020-06-25 10:02

pytorch基于cifar10实现NIN网络(带注释)

pytorch基于cifar10实现NIN网络模型Networkinnetworktrain.py#导出需要的库importtorchimporttorchvisionimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimport
@干将莫邪·2020-06-25 07:53

Pytorch实现DenseNet

本文主要将Pytorch实现的DenseNet用于自己制作的数据集进行图像分类，如果要复现DenseNet在经典数据集如Cifar10上的性能请移步github，另外本文不会涉及详细的论文解读。
The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

Numpy学习（3）：将mnist数据文件读入到数据结构（numpy数组）中

比如：cifar10库的二进制文件解析出来后是一个字典，字典中又包含了代表图片特征的二维数组。cifar10库的解释详见：点击查看博客。
name_s_Jimmy·2020-06-25 05:22

cifar10+tfrecords

importosimporttensorflowastfimportcv2importpickleimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#note:downloadcifar10datasetfirstdefload_data
qq_26669719·2020-06-25 02:06

使用python对cifar10数据集的python读取

首先你的数据从网上下的，一定要看清楚对于的是什么版，我就在这上面吃了大亏，之前是用的cifar10的模块，用的别人的包自动下载的，得到的是Bin文件，这个是二进制的文件，试用于c语言的，结果我用Python
Wisley.Wang·2020-06-25 02:56

使用深度学习的VGG-16卷积神经网络训练CIFAR10数据集代码实现

CIFAR10数据集包含50000张训练图片包含10000张测试图片共分10个类别代码importtensorflowastfimportosimportpickleimportnumpyasnpcifar_dir
繁华三千东流水·2020-06-24 23:06

pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

首先这是VGG的结构图，VGG11则是红色框里的结构，共分五个block，如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层：一，写VGG代码时，首先定义一个vgg_block(n,in,out)方法，用来构建VGG中每个block中的卷积核和池化层：n是这个block中卷积层的数目，in是输入的通道数，out是输出的通道数有了block以后，我们还需要一个方法把形成的block叠
·2020-06-24 17:39

PyTorch实现图像分类-cifar-10数据集案例实战

在本此案例中，我们将使用CIFAR10数据集。它包括十种物体类别：‘飞机’，‘汽车’，‘鸟’，‘猫’，‘鹿’，‘狗’，‘青蛙’，‘马’，‘船’，‘卡车’。
Mr.Jk.Zhang·2020-06-24 15:44

PyTorch实现DenseNet

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvision.datasetsimportCIFAR10
mingxiaod·2020-06-24 14:38

TensorFlow 学习（二） 制作自己的TFRecord数据集，读取，显示及代码详解

前言在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。
miaomiaoyuan·2020-06-24 14:25

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

5.3tensorflow实现进阶的卷积神经网络

数据集：cifar10train50000张，test10000张，共10类，每类6000张，图片大小为32x32的RGB；1.LRN模仿生物神经系统的“侧抑制”机制，对局部神经元的活动创建竞争环境，使其中影响较大的值变得更大
小小白在路上·2020-06-23 22:05

踩坑记录

linenumberwasnotuniqueindatabase.Historyloggingmovedtonewsession66在生成tfrecord时总报如下错误找了很长时间发现自己tf_floder="Cifar10Images
Vector_LW·2020-06-23 21:41

深度学习-ResNet18模型分类CIFAR10数据集详解

简介：首先，ResNet是何凯明大神在2015年提出的，该模型提出后立刻引起轰动。因为在传统卷积神经网络中，当深度越来越深，就会出现梯度消失或者梯度爆炸等问题，从而使准确率降低。结构理解：残差块的短路部分被称作ShortcutConnection，单个残差块的期待输出为H(x)，H(x)是由传统卷积层的输出F(x)加短路部分携带的初始数据x求得。特征变换：为了更直观的显示特征图的大小在执行过程中是
Vivinia_Vivinia·2020-06-23 14:08

PyTorch实现图像分类-CIFAR10数据集

CIFARr-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含60000张32X32的RGB彩色图片，总共10个分类。其中，包括50000张用于训练集，10000张用于测试集。它包括十种物体类别:‘飞机’,‘汽车’,‘鸟’,‘猫’,‘鹿’,‘狗’,‘青蛙’,‘马’,‘船’,‘卡车’。CIFAR-10中的图像尺寸为
Knight@96·2020-06-23 10:09

11. Tensorflow2.0数据集的加载,测试,实战

bostonhousing（波士顿的房价）Bostonhousingpriceregressiondataset.mnist/fashionmnist（手写数字）MNIST/Fashion-MNISTdataset.cifar10
越奋斗，越幸运·2020-06-23 07:30

手把手教你用matlab做深度学习

首先，给出下载数据方法(这里编译环境是matlab2018a)：1.下载CIFAR-10图片数据cifar10Data=tempdir;url='https://www.cs.toronto.edu/~
Robert--cao·2020-06-22 20:38

图像识别与卷积神经网络

比如CIFAR10数据集收集了来自10个不同
达达_·2020-06-22 10:21

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

训练一个分类器

目录：一、关于数据二、训练分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义卷积网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试神经网络三、在GPU上训练一、关于数据通常，当你需要处理图像、文本、
Spring_24·2020-06-22 05:55

深度学习框架_PyTorch_使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)

一.使用PyTorch编写卷积神经网络使用Pytorh编写卷积神经网络，一般需要导入以下模块:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdata
CV-GANRocky·2020-06-22 04:10

模型训练技巧——mixup

论文：https://arxiv.org/abs/1710.09412代码：https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar101.论文核心Caption(
CV-deeplearning·2020-06-21 21:40

30天干掉tensorflow2.0-day02

一，准备数据cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。
Elenstone·2020-06-21 19:40

tensorflow 2.0 （一）数据加载

对于一些小型常用的数据集，TensorFlow有相关的API可以调用——keras.datasets其中有以下经典数据集1.bostonhousing波士顿房价2.mnist/fasionmnist手写数字集/时髦品集3.cifar10
小白tree·2020-06-21 13:57

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

ipython下运行代码出现 is a built-in class错误

/cifar-10/5epochs_cifar10_vgg_model")4.然后在ipython使用以下命令
tsq292978891·2020-06-21 08:39

Pytorch实现DenseNet结构

在这一篇博客中将参考官方对DenseNet的实现，来写基于Pytorch框架实现用于cifar10数据集分类的DenseNet-BC结构。
小石学CS·2020-06-21 07:17

python+TensorFlow实现人脸识别

项目地址face-systempython+TensorFlow实现人脸识别人脸识别API接口的开发日常记录一、目录详情cifar10cifar10图像分类任务cocoapi-master目标检测data_managercifar10
Mi_Chong·2020-06-21 04:05

深度学习实战(六) 多机多卡分布式训练cifar10完整实现

准备工作：数据集下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz实现部分(附详细注释)：首先获取用于训练的小批量数据，由于获取过程中需要对图像进行处理，避免阻塞训练进程，我们开启16个线程来从队列获取批量图像。from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivis
小T是我·2020-06-21 02:03

TensorFlow2.1入门学习笔记(13)——卷积神经网络LeNet, AlexNet, VGGNet示例

Cifar10数据集提供5万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练。提供1万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试。
Moon小木·2020-06-15 13:00

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

基于PyTorch与TensorRT的cifar10推理加速引擎(C++)

一、写在开头1、基于PyTorch训练出cifar10模型2、以ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式导出模型cifar10.onnx3、下载cifar10二进制版本数据集4
卡冈图雅blackhole·2020-06-07 19:00

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录25）Cifar10~95.77%

本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU（DynamicReLU）激活函数，即自适应参数化ReLU激活函数，原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断，能够让每个样本有自己独特的ReLU参数，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。在之前调参记录的基础上，首先，大幅度削减
杰jie·2020-06-04 01:23

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录24）Cifar10~95.80%

本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。
lishu·2020-06-02 18:18

ResNet+自适应参数化ReLU（调参记录25）Cifar10~95.77%

在之前调参记录的基础上，首先，大幅度削减了自适应参数化ReLU中全连接神经元的个数，想着可以减轻训练的难度，也可以减少过拟合；然后，将Epoch增加到1000个，继续测试ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10
lishu·2020-06-02 18:43

【CV1】tensorflow/keras/pytorch教程

文章目录1.tensorflow1.1线性回归1.2非线性回归1.3mnist数据集识别1.4imagenet数据集识别1.5cifar10数据集识别：2.keras2.1线性回归2.2非线性回归2.3mnist
码农编程录·2020-06-01 14:47

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

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录23）Cifar10~95.47%

本文在调参记录21的基础上，增加卷积核的个数，也就是增加深度神经网络的宽度，继续尝试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。自
杰jie·2020-05-28 00:30

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录22）Cifar10~95.25%

本文在调参记录21的基础上，将残差模块的个数，从60个增加到120个，测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。自适应参数化
杰jie·2020-05-28 00:30

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录24）Cifar10~95.80%

本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。自
杰jie·2020-05-28 00:30

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录21）Cifar10~95.12%

本文在调参记录20的基础上，将残差模块的个数，从27个增加到60个，继续测试深度残差网络ResNet+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的表现
杰jie·2020-05-28 00:29

【哈工大版】Dynamic ReLU：自适应参数化ReLU（调参记录20）Cifar10~94.17%

自适应参数化ReLU是一种动态激活函数，对所有输入不是“一视同仁”，在2019年5月3日投稿至IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2020年1月24日录用，2020年2月13日在IEEE官网公布。在之前的调参记录18中，是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU（AdaptivelyParametricReLU，APReL
杰jie·2020-05-28 00:28
上一页 24 25 26 27 28 29 30 31 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他