PyTorch-CIFAR100-Master_多种算法实现Cifar100分类-ITADN社区

PyTorch-CIFAR100-Master_多种算法实现Cifar100分类

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本项目提供了针对CIFAR-100数据集的多种机器学习和深度学习模型实现，旨在帮助研究人员快速进行图像分类实验与比较。使用基于Pytorch的多种基础算法对CIFAR-100数据集进行分类，并提供完整的代码实现。

PyTorch-CIFAR100：实现ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet和Inception等模型的CIFAR100实践

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本项目通过PyTorch框架在CIFAR-100数据集上实现了多种经典CNN模型，包括ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet及Inception等，旨在提供一个全面的学习和实验平台。皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习要求这是我的实验资料： - Python版本：3.6 - PyTorch版本：1.6.0 + cu101 - 张量板（TensorBoard）2.2.2 （可选）使用说明： 1. 输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2. 数据集我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便。但我也保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例代码，以供那些不知道如何编写的用户参考。 3. 运行TensorBoard（可选）安装张量板： $ pip install tensorboard 创建runs目录: $ mkdir runs

CIFAR100 Coarse: 利用粗略标签构建PyTorch CIFAR100

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本项目利用PyTorch框架在CIFAR100数据集上进行实验，重点关注于使用图像的粗略类别标签来改进模型训练和分类性能。 CIFAR100粗标签的转换函数可以将PyTorch中的CIFAR100数据集从稀疏标签转换为基于超类的粗略标签。用法1：使用`sparse2coarse`函数更新训练集。 ```python trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root) trainset.targets = sparse2coarse(trainset.targets) # 更新标签 ``` 用法2：导入新的数据集类CIFAR100Coarse，使用以下代码： ```python from cifar100coarse import CIFAR100Coarse trainset = CIFAR100Coarse(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False) ``` 超类定义如下：`superclass = [[beaver,...]`

基于Python和PyTorch的CIFAR10、CIFAR100、MNIST及Fashion MNIST数据集的图像分类实现

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本项目使用Python与PyTorch框架，针对CIFAR10、CIFAR100、MNIST和Fashion MNIST数据集进行了图像分类实验，探索多种模型在不同任务中的表现。使用PyTorch实现CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST和FashionMNIST数据集的图像分类任务。

CIFAR100 数据集

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CIFAR-100数据集是由60000幅32x32彩色图像组成，涵盖100个类别，广泛用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-100 数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个小型图像数据集，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在2009年创建。该数据集包含 100个不同的类别，每个类别有6,000张彩色图片，总计6万张32x32像素的RGB图像。这些图像被划分为训练集和测试集，分别含有5万和1万张图。训练集与测试集以 train.bin 和 test.bin 的二进制文件形式提供。这种格式通常意味着数据是以某种结构化的二进制数组存储，需要特定的方法来解码并访问图像及其标签。在处理这类文件时，开发者常用 Python 等编程语言结合 numpy 库加载和解析二进制数据。 CIFAR-100 的数据集特点如下： 1. 类别层次：每个类别都有自己的标识符，例如“飞机”、“汽车”等。这些类别分为两个层级：主要类别（共20个）与细粒度类别（总共100个）。比如，“飞机”属于主要类别的飞行器，而“喷气式飞机”则是它的细分类型。 2. 图像格式：每张图像是32x32像素的RGB图像，包含三个颜色通道（红色、绿色和蓝色），每个通道值范围为 0 到 255。 3. 数据集划分：训练集与测试集中各类别的图片分布均匀。前者用于模型学习阶段，后者则用来评估模型在未见数据上的泛化性能。 4. 预处理步骤：使用 CIFAR-100 前通常会执行一些预处理操作，例如标准化（减去平均值并除以标准差），以便减少光照和色彩差异的影响。有时也会进行随机裁剪或翻转图像来提高模型的泛化能力。 5. 模型训练：CIFAR-100 经常用于测试不同深度学习架构的表现力，如卷积神经网络（CNN）、ResNet 和 VGG 等。由于其数据量较小且类别多样，它为评估模型复杂性和容量提供了挑战性的任务环境。 6. 评价标准：常用的性能指标包括准确率和混淆矩阵等工具来分析分类器在各个类别的表现情况。 7. 进一步研究应用：除了作为基准测试平台外，CIFAR-100 数据集还在许多计算机视觉项目中扮演重要角色，例如数据增强、模型正则化以及迁移学习等领域。

Python版本的CIFAR100数据集

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本数据集为Python环境下处理的CIFAR-100，包含100类共计60000张32x32彩色图像，适用于深度学习分类任务研究。关于CIFAR-100的Python版本数据集，在文件夹内添加了一个名为load_data.py的代码文件，用于演示如何提取所需的数据集文件。有兴趣的人可以下载并使用这个代码。

使用Pytorch的AlexNet卷积神经网络进行Cifar100数据集图像分类训练代码

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这段代码实现了一个基于PyTorch框架的AlexNet模型，用于在CIFAR-100数据集上执行图像分类任务。它展示了如何利用深度学习技术来训练和优化卷积神经网络。 1. 实现AlexNet网络模型的Pytorch代码，该模型包含特征提取器features和分类器classifier两部分，并且简洁易懂。 2. 使用Cifar100数据集进行图像分类训练，初次运行时自动下载数据集，无需额外手动下载。

CIFAR-100上的VGG-16 Tensorflow实现：源自vgg-cifar100的源码

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这段简介描述了一个基于TensorFlow框架的VGG-16神经网络模型在CIFAR-100数据集上进行图像分类任务的实现，代码借鉴了vgg-cifar100项目。在CIFAR-100上使用VGG-16进行训练，并且加入了批量归一化（batchnorm）和dropout技术来优化网络性能。可以通过调整数据加载器类中的一个参数，轻松地将此代码修改为适用于CIFAR-10的数据集。该模型在不增加额外数据的情况下，在CIFAR-100上达到了约64%的准确率，而该任务的最佳记录是75%。为了进一步提升性能至业界领先水平，我计划添加更多的训练参数进行优化。请注意将“saves”文件夹下载到项目的主目录中，因为里面包含了必要的权重数据以支持模型运行。以下是所采用的架构：有用的资源链接（原文中的具体链接已省略）。

从CIFAR100数据集提取的物体图片

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本资料包含从广泛类别的图像中精选出来的CIFAR-100数据集样本，聚焦于多样化的物体图片，为深度学习和机器视觉研究提供丰富资源。从官方的CIFAR100数据集中提取出来的物体图片包括训练集和测试集。

PyTorch实现focal_loss多类别与二分类实例

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本篇文章详细介绍了如何使用PyTorch框架来实现Focal Loss函数，并提供了多类别和二分类的具体应用示例。通过调整损失函数中的参数，可以有效解决正负样本极度不平衡的问题，在目标检测领域有着广泛应用。直接上代码吧！ ```python import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 支持多分类和二分类 class FocalLoss(nn.Module): 这是在Focal Loss for Dense Object Detection论文中提出的带平滑标签交叉熵的Focal Loss实现。 ```

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