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图像分类案例1

作者:admin 来源:未知 时间:1625195229 点击:

[文章前言]:现在,我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛,该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是 比赛数据分为训练集和测试集。训练集包含 50,000 图片。测试集包含 300,00

  现在,我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛,该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是

  比赛数据分为训练集和测试集。训练集包含 50,000 图片。测试集包含 300,000 图片。两个数据集中的图像格式均为PNG,高度和宽度均为32像素,并具有三个颜色通道(RGB)。图像涵盖10个类别:飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船和卡车。 为了更容易上手,我们提供了上述数据集的小样本。“ train_tiny.zip”包含 80 训练样本,而“ test_tiny.zip”包含100个测试样本。它们的未压缩文件夹名称分别是“ train_tiny”和“ test_tiny”。

  ResNet-18网络结构:ResNet全名Residual Network残差网络。Kaiming He 的《Deep Residual Learning for Image Recognition》获得了CVPR最佳论文。他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛,以绝对优势取得了多个比赛的冠军。而且它在保证网络精度的前提下,将网络的深度达到了152层,后来又进一步加到1000的深度。

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