cifar数据集训练

最新推荐文章于 2025-07-04 16:54:01 发布

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cifar数据集训练

准备数据库

sudo ./data/cifar10/get_cifar10.sh
sudo ./examples/cifar10/create_cifar10.sh

运行后在examples/cifar10目录里多了两个文件分别是数据集和测试集，以及./mean.binaryproto

该数据集可在cifar10_quick_slover.prototxt里修改配置

训练和测试模型

./examples/cifar10/train_quick.sh

训练后得到.caffemodel的模型，还记不记得在训练的时候会隔一会记录一次，这些模型都被记录下来了，都是可以用的

训练的过程中可能会出现CPU & GPU的错误,这时候把所有的solver.prototxt文件都改成

solver_mode: CPU

就不会出问题了

使用训练好的模型分析数据

指定参数进行分类

python python/classify.py --
model_def examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt --
pretrained_model cpu--examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel --
center_only examples/images/cat.jpg --
foo

官网给的python文件，会把训练结果输入到foo文件中

修改classify.py文件

直接用原来的classify.py会出现以下错误

因此进行了修改

修改后执行命令

最终结果是猫。

从网上找来一张图片

测试成功！！

[注] ：这里加入了标签,在文件./data/cifar10/batches.meta.txt里

这个标签在网上都可以下载到。

确定要放弃本次机会？

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Cristal_yin

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cifar训练数据集

08-14

cifar训练数据集，详情请看http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。

CIFAR-100 数据集数据集

07-05

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

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深度学习实战：kaggle_cifar10数据集图像分类

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cifar 10数据集

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Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类

使用cifar进行训练

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CIFAR-10数据集训练-Tensorflow1.0

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1.CIFAR-10数据集下载、解压 import urllib.request import os import tarfile 使用爬虫urlib库对网址 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 内容进行下载；tarfile库对压缩文件解压。 #下载 url = 'https://www.cs.toronto.edu/~...

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CIFAR10数据集是计算机视觉领域一个广泛使用的数据集，特别适合于深度学习模型的训练和测试。这个数据集包含10个类别的彩色图像，每类有6000张32x32像素的小图片，共计60000张。这些类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、...

CIFAR10数据集（原图片）

11-05

分类数据集-cifar-10数据集下载

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CIFAR-10数据集是计算机视觉领域中一个经典的多类图像识别数据集，尤其在深度学习研究中被广泛采用。它由60000张32x32像素的RGB彩色图像组成，这些图像均匀分布在10个不同的类别中，包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、...

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07-21

CIFAR数据集是计算机视觉领域广泛使用的标准数据集，主要包含10个类别的彩色图像，每类有6000张32x32像素的图片，分为训练集和测试集。这个数据集被用于许多机器学习和深度学习模型的训练与评估。如果你想要创建一个...

Cifar-10数据集

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Cifar-10数据集，包含60000张32x32彩色图像，其中训练集图像50000张，测试集图像10000张，主要用于CNN训练

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cifar-10数据集

03-19

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。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

【Pytorch】CIFAR1010数据集的训练和测试

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代码： import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import argparse import os if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(d

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简介 CIFAR-10 和 CIFAR-100 是一个包含 8,000 万张微型图像数据集的带标签子集。由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 收集整理。 CIFAR-10 CIFAR-10 数据集包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别，每个类别 6,000 张。分为训练图片 50,000 张，测试图片 10,000 张。该数据集分为 5 个训练 batch 和 1 个测试 batch，每个 batch 包含 10,000

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CIFAR数据集的广泛应用使得它成为计算机视觉算法研究和评估的重要基准数据集之一。它的相对较小的规模和相对较低的分辨率使得算法的训练和评估更加高效，同时仍能提供具有挑战性的任务。数据集更为复杂，包含100个类别，每个类别有600张图像，总计60,000张图像。这些类别涵盖了更多的细粒度类别，如不同品种的鸟类、狗和猫等。CIFAR数据集包含了多个子数据集，其中最常用的是CIFAR-10和CIFAR-100。这些类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。