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安耀辉，男，西安工程大学电子信息学院，22级研究生 研究方向：小样本图像分类算法 电子邮箱：1349975181@qq.com 张思怡，女，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：981664791@qq.com CIFAR-10 数据集由 60000张图
计算机视觉是当前深度学习研究最广泛、落地最成熟的技术领域，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。深
在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中
欢迎关注『youcans动手学模型』系列 本专栏内容和资源同步到 GitHub/youcans 本文用 PyTorch 实现 MobileNet 网络模型，使用 CIFAR10 数据集训练模型，进行图像分类。 Andrew G. Howard, Menglong Zhu 等在 2017 年发表论文“MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications”，提出
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目录 前言 一、卷积神经网络概述 二、卷积神经网络特点 卷积运算 单通道，二维卷积运算示例 单通道，二维，带偏置的卷积示例 带填充的单通道，二维卷积运算示例 Valid卷积 Same卷积 多通道卷积计算 1.局部感知域 2.参数共享 3.池化层 4.层次化提取 三、卷积网络组成结构
CIFAR10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含 60000 张 32 X 32 的 RGB 彩色图片，总共 10 个分类。 这些类别分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。其中，包括 50000 张用于训练集，10000 张用于
目录 1. 注意力机制 1.1 SENet（Squeeze-and-Excitation Network） 1.1.1 SENet原理 1.1.2 SENet代码示例 1.2 CBAM（Convolutional Block Attention Module） 1.2.1 CBAM原理 1.2.2 CBAM代码示例 1.3 ECA（Efficient Channel Attention） 1.3.1 ECA原理 1.3.2 ECA代码示例 注意力机制 最初是为了解决自然语言处理（NLP）任
![[Pytorch] CIFAR-10数据集的训练和模型优化](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/412811-1.png)
本篇文章借鉴了我的朋友Jc的报告，他是一个十分优秀的人。 本篇文章记录了第一次完整训练优化的过程 在CIFAR-10 dataset的介绍中，cifar-10数据集一共10类图片，每一类有6000张图片，加起来就是60000张图片，每张图片的尺寸是32x32，图片是彩色图，整个数据集被分为5个训练批次
题面 让我们使用Pytorch来实现一个三层神经网络 解析 看下pytorch是怎么用的，原理我们其实都清楚了，自己去查下文档就好了 具体的可以看上一个cell上面给出的文档地址 代码 输出 注意这里需要注意有没有使用Gpu版本的pytorch,我就是在这里发现我的pytorch没有cuda 题面 解析 按
