CIFAR-10 训练与测试

最新推荐文章于 2022-08-11 14:31:07 发布
原创 最新推荐文章于 2022-08-11 14:31:07 发布 · 1.6k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#caffe #cifar10

本文介绍了CIFAR-10数据集的准备，包括50000张训练图像和10000张测试图像。通过Caffe构建的卷积神经网络模型进行训练，得到了75%的准确率。同时，文章还讨论了如何使用Python接口进行模型预测，并解决了classify.py文件中均值计算错误和结果显示的问题。

CIFAR-10 训练

Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。

1.数据集的准备

本实验使用的数据集是CIFAR-10，一共有60000张32*32的彩色图像，其中50000张是训练集，另外10000张是测试集。数据集共有10个类别，分别如下所示
数据集

下载数据集

./data/cifar10/get_cifar10.sh  #下载二进制的cifar，并解压，会在/data/cifar10中出现很多batch文件
./examples/cifar10/create_cifar10.sh  #运行后将会在examples中出现数据集

2.模型

CIFAR-10的卷积神经网络模型由卷积层，pooling层，ReLU，非线性变换层，局部对比归一化线性分类器组成。该模型定义在caffe/examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt中。

3.训练”quick”模型

我们使用CPU进行训练，所以将文件caffe/examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt<

最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch_CIFAR10:CIFAR10数据集上的预训练TorchVision模型（带有权重）
05-22
在CIFAR-10数据集上训练的PyTorch模型 我修改了官方实施的流行CNN模型，并对CIFAR-10数据集进行了训练。 我在原始代码中更改了类的数量，过滤器大小，步幅和填充，以便它可以与CIFAR-10一起使用。 我也共享这些模型的权重，因此您只需加载权重并使用它们即可。 通过使用PyTorch-Lightning，该代码具有很高的可复制性和可读性。 支持模型的统计 不。 模型 值累积 否。参数 尺寸 1个 vgg11_bn 92.39％ 28.150百万 108兆字节 2个 vgg13_bn 94.22％ 28.334百万 109兆字节 3 vgg16_bn 94.00％ 33.647百万 129兆字节 4 vgg19_bn 93.95％ 38.959百万 149兆字节 5 网路18 93.07％ 11.174百万 43兆字节 6 资源34 9
CIFAR10数据集训练及测试
cy364328541的博客
04-09 7846
基于pytorch搭建CIFAR10网络模型后进行训练和预测。
caffe从零开始学习4——cifar-10例程训练及测试
夜风的博客
08-24 808
前言 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever收集的一个用于普通物体识别的数据集。DL的两大核心:数据+模型。 CIFAR-10(DataSet)这个数据集总共包含:60000张图片 1—图片尺寸:32pixel*32pixel 2—图片深度:三通道RGB的彩色图片 2—这60000张图片共分为10类,具体的分类如下图所示: 600...
caffe学习（五）：cifar-10数据集训练及测试（Ubuntu）
hongbin_xu的博客
07-30 8989
简介CIFAR-10数据集包括由10个类别的事物，每个事物各有6000张彩色图像，每张图片的大小是32*32。 整个数据集被分成了5个训练集和1个测试集，各有10000张图片，即50000张图片用于训练，10000张图片用于测试（交叉验证）。 网站链接：CIFAR-10下载数据注意：默认用$CAFFE_ROOT表示caffe的根目录。 输入指令：cd $CAFFE_ROOT ./data/
[Tensorflow][转载]cifar10数据集模型搭建与训练
FL1623863129的博客
04-09 659
# To add a new cell, type '# %%' # To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]' # %% from IPython import get_ipython # %% get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import mat...
cifar-10图像识别训练集
最新发布
10-31
此外，CIFAR-10数据集的使用还可以与各种深度学习框架和库相结合，比如TensorFlow、PyTorch、Keras等，这些工具提供了丰富的接口和预定义的层结构，极大地简化了在CIFAR-10上训练深度学习模型的过程。因此，研究人员...
Cifar-10:使用Cifar-10数据集进行图像分类
04-30
使用Cifar-10数据集进行图像分类 资料来源： 数据集下载： 抽象的： CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和...
cifar-10-python.tar
08-28
在Python中，处理CIFAR-10数据集通常需要使用相关的库，如NumPy用于数组操作，PIL（Python Imaging Library）或OpenCV用于图像处理，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架用于构建和训练模型。"cifar-10-python....
分类数据集-cifar-10数据集下载
10-26
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、...
tensor-CIFAR10数据集加载及模型搭建
NewDay_的博客
03-18 1398
本次案例是CIFAR10 from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import ssl # 取消认证 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 没有数据集进行下载时候需要取消认证,不然无法下载 trans_com
gan-vae-pretrained-pytorch:pytorch中针对MNISTCIFAR的预训练GAN + VAE +分类器
05-10
MNIST / CIFAR10的预训练GAN，VAE +分类器 在pytorch中使用GAN / VAE建模的简单起点。 包括模型类定义+培训脚本 包括笔记本电脑，其中显示了如何加载预训练的网络/如何使用它们 用pytorch 1.0+测试 生成与数据集图像大小相同的图像 mnist 使用基于的体系结构生成MNIST数据集（28x28）大小的图像。 训练了100个纪元。 重量。 数据样本 dcgan样本 样品 为了与不那么复杂的体系结构进行比较，我还在文件夹中包含了一个预训练的非卷积GAN，它基于代码（训练了300个纪元）。 我还基于在文件夹中包含了经过预训练的LeNet分类器，该分类器可实现99％的测试准确性。 cifar10 cifar10 gan来自pytorch示例回购，并实现了DCGAN论文。 它只需要很小的改动就可以生成大小为cifar10数据集（32x32x3）的
cifar10经典数据集
06-13
经典的深度学习练习数据集，batch的形式，共六个，五个training，一个testing
CIFAR10模型加载、保存及验证
sgfsfgs的博客
08-11 1268
前端时间写了使用pytorch训练了mnist数据集，今天写cifar10模型的训练整个过程步骤，同时对训练后的模型进行验证。
6-7Pytorch搭建cifar10训练脚本（下）
持之以恒
03-11 236
和上相比。。下使用了board可视化训练过程，训练结束后在log文件下面生成日志 在终端输入命令 tensorboard --logdir ./ 打开 # -*- encoding: utf-8 -*- """ @File : train.py @Time : 2021-03-07 16:24 @Author : XD @Email : gudianpai@qq.com @Software: PyCharm """ import os import torch import t.
【深度学习】训练CIFAR-10数据集实现分类加测试
weixin_48845174的博客
02-27 2109
网上有很多博主写的训练CIFAR-10的代码，本次只是单纯记录一下自己调试的一个程序，对于初学深度学习的小白可以参考，如有不对，请多多见谅！！！ 一、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。 二、代码中利用的是TF1.14，CUDA10.0，win10系统。首先导入我们需要的库。 import keras from keras.models import Sequential from keras.layer
计算机视觉caffe之路第三篇：CIFAR-10数据集训练及预测实例
asukasmallriver的博客
06-12 8202
1.简介Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。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，姊妹数据
CIFAR-10图像分类（基于PyTorch）
热门推荐
aift的专栏
05-28 2万+
数据集介绍 CIFAR-10是一个常用的彩色图片数据集，它有10个类别: ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。每张图片都是3×32×323\times32\times323×32×32，也即3-通道彩色图片，分辨率为32×3232\times3232×32。...
Cifar10数据集的读取加载与训练测试
weixin_44356253的博客
08-09 1687
Cifar10 数据集的加载与训练测试
CIFAR-10数据集训练-Tensorflow1.0
hou9021的博客
02-24 1500
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/~...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值