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SENet for CIFAR10

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简介：
本文介绍了一种在CIFAR-10数据集上应用SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）的方法，通过通道注意力机制提升模型性能。 使用Pytorch实现SENet模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。

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  • SENet for CIFAR10
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    本文介绍了一种在CIFAR-10数据集上应用SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）的方法，通过通道注意力机制提升模型性能。 使用Pytorch实现SENet模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
     
  • EfficientNet for CIFAR10
    优质
    本研究探讨了EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的应用效果，通过调整模型参数以适应小型图像分类任务，展示了其高效性和优越性能。 使用Pytorch实现EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的测试，并且有一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
     
  • resnet20-for-cifar10-data.zip
    优质
    这是一个包含ResNet-20模型架构和代码的压缩文件，专为CIFAR-10数据集设计，用于图像分类任务。 针对CIFAR-10数据集的ResNet20结构，在训练过程中能够稳定达到约92%的测试精度，与原论文中的效果一致。源代码和数据集需要自行下载获取。如有需求，请私信联系。
     
  • ResNet-18-for-CIFAR10.zip
    优质
    这是一个包含用于CIFAR-10数据集分类任务的预训练ResNet-18模型的压缩文件。通过迁移学习，可以应用于图像识别相关领域。 使用ResNet对Cifar10数据集进行学习训练的过程包括数据预处理、损失函数计算、准确度评估以及模型结果的保存。
     
  • SENet-TensorFlow：在Cifar10数据集上应用（如ResNeXt，Inception-v4，Inception-ResNet...）
    优质
    SENet-TensorFlow是基于TensorFlow实现的一种深度学习模型，专为Cifar10数据集优化，借鉴了ResNeXt、Inception-v4和Inception-ResNet等网络结构的优点。 我使用TensorFlow实现了SENet，并在Cifar10数据集上进行了简单实现。如果需要查看原始作者的代码，请自行查找相关资源。 该实现要求Tensorflow 1.x版本，Python 3.x环境以及tflearn（如果方便的话可以安装tflearn以简化全局平均池的操作）。 需要注意的是，在处理图片尺寸时遇到了一些问题：最初尝试使用ImageNet的数据集进行实验。然而由于Inception网络中对于图像大小的要求不同，我最终决定在Cifar10数据集中应用零填充来调整输入的尺寸： ```python input_x = tf.pad(input_x, [[0, 0], [32, 32], [32, 32], [0, 0]]) # 尺寸为32x32 ``` 这样做的目的是为了确保输入图片符合模型对图像尺寸的要求。
     
  • 基于 ResNet18 和 SENet 的 Cifar10 分类模型训练准确率达到 95.66%，测试准确率为 90.77%
    优质
    本研究利用ResNet18和SENet架构对Cifar10数据集进行分类，通过优化网络结构实现高达95.66%的训练精度与90.77%的测试精度，展现了模型在小图像识别上的高效性。 使用TensorFlow2结合ResNet18与SENet架构实现了CIFAR-10数据集的分类任务，在训练阶段达到了95.66%的准确率，并在测试阶段取得了90.77%的准确率。
     
  • CIFAR10数据集（cifar10.zip）
    优质
    CIFAR-10数据集是一个包含60000张32x32彩色图像的数据集，分为10个类别，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 MXNet 官网提供了关于如何在分布式环境下训练 cifar10 数据集的教程和示例代码。
     
  • SENet注意力机制.py
    优质
    简介：本代码实现SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）中的注意力机制，通过通道间的自适应调整来增强神经网络的学习能力。 Keras实现SENet注意力机制模块涉及在深度学习模型中引入一种新的通道注意力机制，以增强特征的表达能力。通过使用这种技术，网络能够自适应地调整每个通道的重要性，在图像分类等任务上取得了显著的效果。具体来说，就是在每一个阶段之后添加一个squeeze-and-excite block来重新校准通道维度上的权重分布，从而提高模型的整体性能和泛化能力。
     
  • GoogleNet-CIFAR10
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    GoogleNet-CIFAR10是指在CIFAR-10数据集上应用GoogleNet（即Inception v1）模型进行图像分类的研究或实验。此工作探索了简化版的深度学习网络架构在小型图片数据集上的效能表现，为理解和优化神经网络提供洞见。 使用Pytorch实现GoogLeNet模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。