一.问题描述 网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的,数据集载入过程一般如下: from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 #导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功 cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址(获取数据集的脚本) #删除以前可能导入的数据,若之前未导入数据,则直接pass #try...except...为解决异常的语句,参见https://

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves

在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好! (1)CIFAR-10数据集介绍 ① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像. 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的10

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50801226 前一篇博客:C/C++ 图像二进制存储与读取中,已经讲解了如何利用C/C++的方法存储与读取二进制图像文件,本文继续讲述如何根据CIFAR-10的格式制作自己的数据集. 所述博文与代码均已同步至GitHub:yhlleo/imageBinaryDataset 主要代码文件有三个: BinaryDataset.h Binar

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类,50000张训练图片,10000张测试图片. 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件): cd ~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifar10.sh 在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集: 2. 生成lmdb以及均值文件 ./examples/cifar10/create_cifar10.sh 执行之后在./examples

CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来.包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像.(3072=1024*3).前1024位是r值,中间1024是g值

CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky.Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,60000个32*32的彩色图像,50000个training data,10000个 test data 有10类,飞机.汽车.鸟.猫.鹿.狗.青蛙.马.船.卡车,每类6000张图.与MNIST相比,色彩.颜色噪点较多,同一类物体大小不一.角度不同.颜色不同. 先要对

今天在看网上的视频学习深度学习的时候,用到了CIFAR-10数据集.当我兴高采烈的运行代码时,却发现了一些错误: # -*- coding: utf-8 -*- import pickle as p import numpy as np import os def load_CIFAR_batch(filename): """ 载入cifar数据集的一个batch """ with open(filename, 'r') as f: datadi

可以参考:cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业   多类 SVM 的损失函数及其梯度计算(最好)https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119  (也不错) 作业部分: 完成结构化SVM的损失梯度的理论计算 完成梯度计算的循环形式的代码 svm_loss_naive 完成向量化梯度计算的代码 svm_loss_vectorized 完成随机梯度下降法的代码,在linear_classifier.

参考:https://jingyan.baidu.com/article/656db9183296c7e381249cf4.html 1.使用读取方式pickle def unpickle(file):    import pickle    with open(file, 'rb') as fo:        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')    return dict 返回的是一个python字典 2.通过字典的内置函数,获取键值 >>&

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

cs231n2016冬季课程作业完成,在原先的基础上进行了翻译和中文注释,同时增加了16之后版本的部分新作业文件,已经全部跑通,需要的欢迎自取. 斯坦福大学的 CS231n(全称:面向视觉识别的卷积神经网络)一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程,每年开课都吸引很多学生.这门课由AI圈领军人李飞飞老师亲自设计教学,专注深度学习在计算机视觉领域的应用,内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节,质量和内容都非常之高. github地址:https://github.com/hanlulu1998

本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处. 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer.大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对.至于为啥,我也讲不清楚.我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行.我用的数据集是http://www.cs.

1. 安装scipy,numpy,sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型,包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 7.取出某朵花的四个特征及其类别. 8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个 9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别 10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差. 11.