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搜索资源列表

  1. cifar-10-binary part1

  2. caffe测试实例需要的数据集，由于官网下载太慢，所以我下载下来放到网上供大家免费下载，CIFAR-10 binary version (suitable for C programs)。这部分资源包括三部分。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-12-10
    • 文件大小：50331648
    • 提供者：hx1298234467

  1. CIFAR-10 图像数据

  2. CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类，50000张训练，10000张测试，包含标签，直接使用 方便快捷下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-07-24
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：qq_36620489

  1. CIFAR-10 图像数据 caffe

  2. CIFAR-10 (Caffe) 图像数据 60000张 32X32 彩色图像 10类，50000张训练，10000张测试，包含标签，直接使用 方便快捷下载 总数据分为三部分（比较大），此为第二部分。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-07-24
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：qq_36620489

  1. CIFAR-10 图像数据 （下）

  2. CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类，50000张训练，10000张测试，包含标签，直接使用 方便快捷下载(三部分数据 ，此为最后一份)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-07-24
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：qq_36620489

  1. 经典cifar-10测试源码

  2. 经典的cifar-10识别源码，采用cnn模型，keras实现，需要使用python3，详细可参考"使用说明.md"

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：aimxu

  1. cifar 10数据集

  2. Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：182452224
    • 提供者：pugao23

  1. 基于tensorflow的残差模块的简单实现，cifar-10测试

  2. 使用tensorflow简单实现了残差网络的block模块以及 bottleneck模块，并在cifar-10数据集上进行了简单测试

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-02
    • 文件大小：3072
    • 提供者：gaojiexcq

  1. 基于Keras+Resnet_v1对cifar-10进行图像分类

  2. 利用CNN处理CIFAR-10的测试精度没达到0.9，所以来试试Rsenet~通过数据增强等处理方式，利用20层的Resnet对其进行测试，精度达到0.9139.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：905216
    • 提供者：m0_37723079

  1. cifar-10-batches-py.7z

  2. CIFAR-10数据集由6万幅32×32彩色图像组成，分为10类，每类6000幅。 有50000个训练图像和10000个测试图像。 官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000幅图像。 测试批正好包含从每个类随机选择的1000个图像。 训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但是某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。 在它们之间，训练批次包含来自每个班级的正好5000个图像

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：139460608
    • 提供者：weixin_45021364

  1. cifar-10-binary.tar.gz.zip

  2. CIFAR-10二进制版本（适用于C程序），官网下载的数据集，CIFAR-10数据集由10个类别的60000个32x32彩色图像组成，每个类别有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：169869312
    • 提供者：jerryls2009

  1. cifar-10-python.rar

  2. cifar-10-version-python数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：146800640
    • 提供者：weixin_40264772

  1. cifar-10-100.zip

  2. cifar10 由60000张32*32彩色图像组成，图像有10个类，每个类有6000个图像。同时有50000个训练图像和10000个测试图像。 二进制版本与CIFAR-10的二进制版本相似，只是每个图像都有两个标签字节（粗略和细小）和3072像素字节

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：338690048
    • 提供者：weixin_42237113

  1. dataset-cifar-10.zip

  2. Cifar-10 由 60000 张 32*32 的 RGB 彩色图片构成，共 10 个分类。50000 张训练，10000 张测试。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：169869312
    • 提供者：qq_32342205

  1. cifar-10-batches-py.rar

  2. cifar-10数据集，人工智能/深度学习 kaggle 官方的数据，数据简介： CIFAR-10数据由10类60,000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。官方数据中有50,000张训练图像和10,000张测试图像。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-17
    • 文件大小：145752064
    • 提供者：weixin_46036776

  1. 基于python3.6 tensorflow 卷积神经网络的CIFAR-10项目

  2. 一、CIFAR-10简介 CIFAR-10数据集包含10个类别，共计60000张 32×32 3通道彩色图像。其中每个类别包含6000张图像：训练图像50000张，测试图像10000张。 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次。每个测试批次有10000张图像，为每个类别各随机挑出1000张构成；训练批次为随机打乱的剩余图像。某些训练批次可能出现一个类型的图像多于另一个类型的情况，但总体而言，训练批次包含每个类型恰好5000张。 二、说明 图片原格式为32*32 3通道 第一次卷积：卷积核大小为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：195584
    • 提供者：weixin_38647822

  1. a_numpy_based_implement_cnn:这是我的博客《不用框架，使用Python构建基于numpy的卷积神经网络来进行cifar-10分类的深度学习系统》的代码实现-源码

  2. a_numpy_based_implement_cnn 这是我的博客的代码实现。 训练 测试 其他：卷积层可视化 依赖： Python3.6 numpy;枕头; scipy; matplotlib 简易装置： 间谍 其中训练部分由两个Python文件和一个文件夹组成： data_utils.py cnn.py ./cifar-10-batches-py$ ls batches.meta data_batch_2 data_batch_4 test_batch data_batch_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：176160768
    • 提供者：weixin_42118701

  1. cifar-10-python.zip

  2. CIFAR-10 数据集由 10 个类中的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张培训图像和 10000 张测试图像。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：169869312
    • 提供者：qq_42687572

  1. 用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络-源码

  2. 用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像：飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车： 1.准备数据 我们需要将输入标准化，例如：$$ x_ {norm} = \ frac {x} {255}-0.5 $$ 我们需要将类标签转换为一键编码的向量。 使用keras.utils.to_categorical 。 2.定义要用来训练模型的架构 3.训练模型 该模型训练了10个时期 4. ##评

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42109125

  1. cifar10：使用keras预测88％的准确性的CIFAR-10标签-源码

  2. 使用CNN的CIFAR-10 该项目旨在预测CIFAR-10数据集的标签。 该项目使用Keras实施深度学习。 几乎所有代码都是IPython笔记本的形式。 最终精度 分类错误 指标图 依存关系 朱皮特 凯拉斯 张量流 Matplotlib 泡菜 内容 Helper-帮助程序功能，可将数据解码并获取到IPython笔记本 基本-IPython笔记本测试助手功能并列出数据集中的图像 简单的CNN-从Keras示例中获取CNN的简单实现的IPython Notebook 改进的CNN-IPyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：207618048
    • 提供者：weixin_42112658

  1. 利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类

  2. 步骤如下： 1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 运行环境： windows+python3.6.3+pycharm+pytorch0.3.0 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t from torchvision.transforms impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38677244
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