概述 在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以 ...
关于数据集 此数据包含大小为 x 分布在 个类别下的约 k图像。 建筑物 : , 森林 : , 冰川 : , 山 : , 海 : , 街道 : 训练 测试和预测数据在每个 zip 文件中分开。训练中有大约 k 图像,测试中有 k,预测中有 k。 挑战 这是一个多类图像分类问题,目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python pytorch和分类问题。 方法 做一些 ...
2021-11-15 09:00 0 146 推荐指数:
概述 在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引。在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以 ...
利用ImageNet下的预训练权重采用迁移学习策略,能够实现模型快速训练,提高图像分类性能。下面以vgg和resnet网络模型为例,微调最后的分类层进行分类。 注意,微调只对分类层(也就是全连接层)的参数进行更新,前面的参数需要被冻结。 (1)微调VGG模型进行图像分类(以vgg16为例 ...
预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。 现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet,用一张图片去预测其类别。 1. 下载资源 这里随意从网上下载一张狗的图片。 类别标签IMAGENET1000 ...
Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不 ...
https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/80534234 https://www.jianshu.com/p/cc830a6ed54 ...
一、预处理部分 1.拿到数据首先对数据进行分析 对数据的分布有一个大致的了解,可以用画图函数查看所有类的分布情况。可以采取删除不合理类的方法来提高准确率; 对图像进行分析,在自定义的图像增强的多种方式中,尝试对图像进行变换,看是否存在主观上的特征增强,具体的增强 方法在aug.py文件中 ...
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类 导入所需模块: 对数据集的操作(读取数据集): 由于像素值为0到255的整数,所以刚好是uint8所能表示的范围,包括transforms.ToTensor()在内的一些关于图片的函数就默认输入的是uint8型,若不是 ...
by Wenqi Sun 1 min read ...