图像处理8-CNN图像分类

最新推荐文章于 2025-10-13 13:34:14 发布
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#cnn #图像处理 #分类 #pytorch

本文通过Pytorch构建简单CNN与Google Net模型，对CIFAR-10数据集进行图像分类，详细介绍了数据预处理、网络定义、训练、测试与精度计算过程，最终得出简单CNN准确率为62.17%，Google Net精度为80.43%。

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图像处理5-图片加噪

图像处理6-大津法图像阈值分切

图像处理7-图像增强

一、内容

（1）利用Pytorch搭建简单的CNN网络实现图像分类，并测试分类效果（更多步骤可参考https://www.stefanfiott.com/machine-learning/cifar-10-classifier-using-cnn-in-pytorch/）；

（2）修改网络模型，进行新的训练，并测试分类效果；

（3）撰写实验报告。

二、使用简单的CNN网络进行图像分类

1.导入包

       使用图2.1的代码导入包。

 

图2.1 导入包

2.数据下载、增强和划分

       使用图2.2的代码进行数据下载、增强和划分数据集。

 

图2.2 数据下载、增强、划分

3.神经网络定义

       使用图2.3的代码定义一个简单的CNN神经网络。

 

图2.3 定义简单的CNN神经网络

4.定义优化器

       使用图2.4的代码定义优化器。

图2.4 定义优化器

5.训练和保存神经网络

       使用图2.5的代码训练定义的模型，并保存，输出如图2.6。

 

图2.5 神经网络训练与保存

 

图2.6 模型训练输出

6.测试神经网络

a.准确率

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