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使用Vit进行CIFAR10分类数据集训练与验证的Python代码

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简介:
本项目提供一个详细的教程和完整的Python代码示例,展示如何利用Vision Transformer(ViT)模型对CIFAR-10数据集执行图像分类任务,并包括训练及验证过程。 基于Vit实现CIFAR10分类数据集的训练和验证Python源码已测试成功并上传资源。该代码是个人毕设的一部分,答辩评审平均分达到96分。 1. 该项目的所有代码均经过严格测试,在功能正常的情况下才进行发布,请放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考,也适合初学者进阶。此外,它也可作为毕设项目、课程设计、作业及项目初期演示等用途的参考。 3. 如果您有一定的基础,可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,并可用于毕设、课设和作业中。 下载后请先查看README.md文件(如有),仅供学习参考,请勿用于商业用途。

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  • 使VitCIFAR10Python
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    本项目提供一个详细的教程和完整的Python代码示例,展示如何利用Vision Transformer(ViT)模型对CIFAR-10数据集执行图像分类任务,并包括训练及验证过程。 基于Vit实现CIFAR10分类数据集的训练和验证Python源码已测试成功并上传资源。该代码是个人毕设的一部分,答辩评审平均分达到96分。 1. 该项目的所有代码均经过严格测试,在功能正常的情况下才进行发布,请放心下载使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考,也适合初学者进阶。此外,它也可作为毕设项目、课程设计、作业及项目初期演示等用途的参考。 3. 如果您有一定的基础,可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,并可用于毕设、课设和作业中。 下载后请先查看README.md文件(如有),仅供学习参考,请勿用于商业用途。
  • 使PyTorch实现Swin Transformer并在CIFAR10
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    本项目采用PyTorch框架实现了Swin Transformer模型,并在经典的CIFAR10图像数据集上进行了训练和分类实验,展示了该模型在小目标识别任务中的优越性能。 基于Pytorch的Swin_Transformer复现,在CIFAR10数据集上进行训练和分类。
  • 使MatlabCNN
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    本项目利用MATLAB平台实现卷积神经网络(CNN)对特定数据集的训练过程,旨在优化模型性能并提升图像识别精度。 用于简单的CNN图像识别的数据集包含了各类图片样本,旨在帮助用户快速上手并理解卷积神经网络的基本应用与原理。这些数据集经过精心挑选和预处理,适合初学者进行实验和学习使用。通过利用这些资源,开发者可以构建出能够对常见对象或场景进行分类的简单模型,并在此基础上进一步优化和完善其性能。
  • VOC和测试
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    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集,便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集,并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径,即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。
  • Py-Faster-RCNN和测试
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    简介:本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分,包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合(训练集、验证集、训练验证集、测试集),并读取xml文件生成对应的txt文件。
  • :包含、测试
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    本数据集为猫与鱼的分类项目设计,包括用于模型训练、测试和验证的三组图像数据。 这是一个关于机器学习领域中的图像分类任务的数据集。该数据集包括训练集、测试集和验证集,分别用于模型的学习、性能评估以及参数调优。这些集合是进行深度学习或传统机器学习算法的重要组成部分。 训练集为模型提供了基础的学习材料,其中包含了大量的带有“猫”或“鱼”标签的图像样本。通过观察这些样本,模型能够识别出区分两类对象所需的特征,并在预测过程中不断调整权重以减少误差,这一过程称为反向传播。 测试集用于评估模型在未见过的数据上的泛化能力。它包含了未知的图像数据,需要根据已学知识进行分类。这有助于我们了解模型是否过拟合或欠拟合。 验证集则是在训练期间用来优化超参数的一个中间集合。它可以提供一个不干扰测试集的情况下改进模型性能的方法。例如,我们可以利用验证集来确定最佳的学习轮次、选择最优的神经网络架构或者调整正则化参数等。 数据挖掘是任务开始阶段的关键步骤,包括清洗和预处理图像以及进行特征工程等工作。这可能涉及对图像进行归一化或统一尺寸以减少计算负担并提升模型效果;同时还需要解决缺失值、异常值等问题,并平衡两类样本的数量,避免模型偏向于数量较多的一类。 人工智能与机器学习是这一任务的技术核心,常用的方法包括卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)、随机森林等。由于其在图像处理方面的优越性,CNN常被用于此类分类问题中;它能够自动提取并学习到图像的局部特征。 算法的选择和设计对于解决问题至关重要。例如,在使用CNN时可以考虑采用LeNet、VGG、ResNet或Inception系列等多种架构,每种模型都有独特的优势与适用场景。比如:ResNet通过引入残差块来解决深层网络中的梯度消失问题;而Inception则利用多尺度信息处理技术以提高性能。 在训练阶段还需要选择合适的优化器(如SGD、Adam)和设计损失函数(例如交叉熵损失)。此外,还可以采用数据增强策略(比如旋转、翻转或裁剪等),来进一步提升模型的泛化能力。 这个数据集提供了一个完整的实践平台,涵盖了从预处理到训练再到测试等多个环节。它对于理解和掌握机器学习及深度学习的方法和技巧具有很高的价值。
  • 蘑菇--使xgboost准备
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    本项目通过利用XGBoost算法对蘑菇数据集进行深入分析与建模,着重探讨了在机器学习中有效准备和预处理训练数据的重要性。重点在于如何优化特征工程以提升模型预测准确性。 使用XGBoost进行蘑菇分类的数据训练。
  • CNN.zip
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    CNN验证码训练数据集包含大量用于训练卷积神经网络识别不同类型验证码的图像样本,涵盖各种背景、字体和干扰元素。 一万五千张经过人工校对的验证码训练集可以用于CNN的训练,并且效果不错。这个数量足以供一个小规模神经网络使用。这些数据是为SH搜索网站准备的。
  • 使PytorchAlexNet卷积神经网络Cifar100图像
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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。
  • 使DOTAYOLO+预+源+文档说明
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    本项目利用DOTA数据集对YOLO模型进行优化训练,并提供预训练参数和详尽的源代码及文档指导,助力目标检测研究与应用。 1. 资源内容:基于DOTA数据集的YOLO训练模型、预训练参数、完整源代码及详细文档。 2. 代码特点:包含运行结果示例,确保所有功能均已通过测试验证;采用模块化编程方式,便于调整和优化各项参数设置;代码结构清晰合理,并附有详尽注释说明。 3. 目标用户群体:适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业大学生在课程设计、期末作业或毕业论文中的应用研究与实践探索。 4. 作者简介:拥有某知名科技企业多年工作经验的资深算法工程师,专注于Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言及其相关技术的研究开发;具备丰富的计算机视觉领域(如目标检测模型)、智能优化方法论以及神经网络预测等方面的项目实战经验。此外,在信号处理、元胞自动机应用、图像分析与编辑、自动化控制策略及无人机路径规划等多个前沿科技方向上亦有深厚造诣,欢迎访问作者主页了解更多高质量源代码资源分享。