cifar专题
PyTorch Demo-1 : CIFAR-10 分类模型
PyTorch >= 1.0 Python 3 1. Data 1.1 CIFAR-10 数据 CIFAR-10 官方下载 ，下载为 cifar-10-python.tar.gz 解压缩文件包含： ‘batches.meta’，‘data_batch_1’，‘data_batch_2’，‘data_batch_3’，‘data_batch_4’，‘data_batch_5’，‘tes
深度学习入门（上）01（用cifar数据实现三层网络实现图片分类）
目录 1-1深度学习入门-imagenet图像分类比赛 1-2计算机视觉面临的挑战和常规套路 1-3 K近邻进行图像分类 KNN的实现步骤 KNN总结 KNN的问题： 数据库样例： 测试结果 最近邻实现代码 1-4 超参数与交叉验证 L1 manhanttan距离 L2 euclidean欧式距离 超参数的问题： 找到最好的参数 测试结果 结论：K近邻用于图像计算不
基于DenseNet网络实现Cifar-10数据集分类
目录 1.作者介绍2.Cifar-10数据集介绍3.Densenet网络模型3.1网络背景3.2网络结构3.2.1Dense Block3.2.2Bottleneck层3.2.3Transition层3.2.4压缩 4.代码实现4.1数据加载4.2建立 DenseNet 网络模型4.3模型训练4.4训练代码4.5测试代码 参考链接 1.作者介绍 吴思雨，女，西安工程大学电子信息
CIFAR-10 数据转为图片-python
CIFAR-10 数据集 """CIFAR-10 是 32X32 的彩色图片，共有10个类别，每个类别6000张图片，50000张训练图片（均分为5个batch），10000张测试图片（每个类别选1000张）将 CIFAR-10 转为 png"""import osimport pickleimport numpy as npfrom imageio import imwrite# 数
KNN cifar-10 L1 L2距离 交叉验证
K-NN k-Nearest Neighbor分类器 之前的近邻算法(NN)是仅仅选择一个最近的图像标签，K-NN是选出K个差值最小的图像标签，然后看那个标签的数量多就选用那个标签作为预测值，这样就提高了泛化能力。 交叉验证。 有时候，训练集数量较小（因此验证集的数量更小）。如果是交叉验证集，将训练集平均分成5份，其中4份用来训练，1份用来验证。然后我们循环着取其中4份来训练，其中1
图像分类实战：深度学习在CIFAR-10数据集上的应用
1.前言 图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务，算法能够自动识别图像中的物体或场景，并将其归类到预定义的类别中。近年来，深度学习技术的发展极大地推动了图像分类领域的进步。CIFAR-10数据集作为计算机视觉领域的一个经典小型数据集，为研究者提供了一个理想的实验平台，用于验证和比较不同的图像分类算法。本文将介绍CIFAR-10数据集的基本情况和加载方法，并展示如何构建与训练一个卷
CIFAR-10 / CIFAR-100数据集（官网/网盘下载）
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ef49WYOsest7Ga3Scqqi7w 提取码：uwis 数据集页面介绍：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练
pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练 我的系列博文： Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器 Pyt
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器
pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器 我本打算把这一步的内容也归并到第二步定义网络模型中去，因为我觉得它们其实可以宏观上看成一个大部分， 但是既然官方教程中分成了5步，那我也就依照这个来，免得各位看官被我给搞昏了。 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理 Pytorch打怪路（一）pytorc
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络 注：官方文档地址-- http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 我的系列博文 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分
【机器学习】CIFAR-10数据集简介、下载方法(自动)
【机器学习】CIFAR-10数据集简介、下载方法(自动) 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~） 🌵
Vision Transformer（ViT-Base-16）处理CIFAR-100模式识别任务（基于Pytorch框架）
在PyTorch框架内，执行CIFAR-100识别任务使用Vision Transformer（ViT）模型可以分为以下步骤： 导入必要的库。加载和预处理CIFAR-100数据集。定义ViT模型架构。设置训练过程（包括损失函数、优化器等）。训练模型。测试模型性能。 示例代码 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as op
解决 cifar-10 数据加载失败的方法
在学习tensorflow时加载cifar-10出现以下报错 （Exception: URL fetch failure on https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz: None -- [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。） 解决办法就是把数据集下好之后再
Pytorch实战2：ResNet-18实现Cifar-10图像分类（测试集分类准确率95.170%）
版权说明：此文章为本人原创内容，转载请注明出处，谢谢合作！ Pytorch实战2：ResNet-18实现Cifar-10图像分类 实验环境: Pytorch 0.4.0torchvision 0.2.1Python 3.6CUDA8+cuDNN v7 (可选)Win10+Pycharm 整个项目代码：点击这里 ResNet-18网络结构： ResNet全名Residual
卷积神经网络（CNN）使用PyTorch实现卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行图片分类（代码➕注释）
目录 一、CNN概述 二、CNN网络结构 三、CNN常见名词 四、使用PyTorch实现卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行图片分类 一、CNN概述 卷积神经网络 ( Convolutional Neural Network，CNN) 作为人工神经网络中一种常见的深度学习架构，该网络是受到生物自然视觉认知机制启发而来，是一种特殊的多层前馈神经网络， CNN
玩转Kaggle：CIFAR-10图像分类
文章目录 1. CIFAR-10简介2. 获取并组织数据集3. 图像增广4. 数据读取5. 模型定义6. 训练模型7. 测试生成提交结果 1. CIFAR-10简介 (比赛网址 https://www.kaggle.com/c/cifar-10) 数据集描述: 比赛数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含 50000 张、测试集包含 300000 张图像。在测试集中，1
复现LLP-GAN代码（使用CIFAR-10数据集）
代码地址 LLP-GAN CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集 环境准备 python3.6 tensorflow1.14 keras2.2.5 其他的不用指定版本 数据集改为本地文件 环境准备好了以后，可以直接运行good-llp-gan.py，这里代码会去下载CIFAR-10数据集，会很慢，我们可以先下来来，然后本地直接加载。 下载好cifar-10-python.t
CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型
1.数据集介绍 CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它
CIFAR-10图像识别数据集
CIFAR-10是由Alex Krizhevsky等人手机的一个用于图像识别的数据集，共有10个分类。CIFAR-10数据集与之前的MNIST数据集相比，它的色彩、颜色噪点较多，同一分类（如卡车）大小不一、角度不同、颜色不同，所以CIFAR-10图像识别的难度比MNIST数据集高很多。 CIFAR-10数据集共有60000个32*32的彩色图像，有50000个训练图像和10000个测试图像。共有
基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类
基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示 数据集介绍 UCI wine数据集： http://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine 这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，但来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中每一种中发现的
Tersorflow CIFAR-10 训练示例报错及解决方案
在我运行cifar10示例的过程中，遇到了许多问题，调试了几天才搞定，本文对基于python的深度学习的初学者有些帮助。 Tersorflow CIFAR-10 训练示例报错及解决方案 1．AttributeError: 'module' object has noattribute 'random_crop' 解决方案： 将distorted_image= tf.image
cifar-10-TensorFlow
数据集 Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，一共包含有飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车这10个类别。50000张训练，10000张测试。 比较知名的模型如AlexNet、NIN、ResNet等都曾在Cifar-10数据集上来评价自己的性能。 它还有一姐妹级的数据集Cifar-100，顾名思义就是包含100个类别，数据更加复杂。关于C
基于CNN对彩色图像数据集CIFAR-10实现图像分类--keras框架实现
项目地址（kaggle）：基于CNN对彩色图像数据集CIFAR-10实现图像分类--keras | Kaggle 项目地址（Colab）：https://colab.research.google.com/drive/1gjzglPBfQKuhfyT3RlltCLUPgfccT_G9 导入依赖 在tensorflow-keras-gpu环境中导入下面依赖： from keras.data
CIFAR-10数据集说明
CIFAR-10数据集说明 小白一枚~ 由于正在学习cs231n，第一节课就涉及到用这个数据集进行图像分类。该数据集的页面：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html /************************************************************************************
深度学习——图像分类（CIFAR-10）
深度学习——图像分类（CIFAR-10） 文章目录 前言一、实现图像分类1.1. 获取并组织数据集1.2. 划分训练集、验证集1.3. 图像增广1.4. 引入数据集1.5. 定义模型1.6. 定义训练函数1.7. 训练模型并保存模型参数 二、生成一个桌面小程序2.1. 使用QT设计师设计界面2.2. 代码实现 总结 前言 CIFAR-10数据集是一个常用的图像分类数据
CIFAR-10和CIFAR-100数据集说明
翻译自： http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集，它们是8000万个微小图像数据集的子集，他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton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6