Deep learning courses project-- CIFAR100 classification model

小组成员

贾宇航、张文迪、彭慧玲、李佳玮、何睿祺

介绍

• 在本次实验中，我们对 CIFAR-100 数据集进行了分类预测。并且尝试了多种模型并对它们进行了优化，以达到最高的分类精度。
• 首先，我们选取 ResNet 作为基准模型，获得了 71.98% 的分类准确度。然后，我们复现了 SKNet模型，并成功将分类准确度提升到了 73.72%。在此基础上，我们对 SKNet 进行了改进，加入了注意力机制，使得分类准确度进一步提升到了 74.67%。
• 接下来，我们尝试了 VAN 模型，其在数据集上达到了 59.12% 的正确率。随之我们利用残差结构对其改进后，正确率显著提升到了 72.12%。然后，我们复现了 Coordinate Attention 模型，其原始版本的准确度为 42.8%，我们利用其原理在 ResNet50 上添加了注意力机制之后，使 baseline 精度显著提升到了 74.12%。
• 此后，我们对 DIANet 进行了复现和改进。原始的 DIANet 模型在数据集上的最高准确率为 73.59%，而我们通过将其改进为 IEBN-IDAresnet 模型，成功将准确度提高到了 79%，这也是我们所有模型中精度最高的一次。
• 最后，我们复现了 Res2Net 模型，获得了 76% 的分类准确度。在此基础上，我们添加了 SE 模块，使准确度进一步提升到了 78%。
• 总的来说，我们在 CIFAR-100 数据集上的分类预测实验表明，通过引入和改进注意力机制，以及对已有模型的复现和改进，我们能够有效提高模型的分类精度。在所有的模型和方法中，改进后的IEBN-IDAresnet 模型表现最佳，分类准确度达到了 79%

软件架构

软件架构说明

安装教程

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使用说明

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参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request

特技

1. 使用 Readme_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme_en.md, Readme_zh.md
2. Gitee 官方博客 blog.gitee.com
3. 你可以 https://gitee.com/explore 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4. GVP 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5. Gitee 官方提供的使用手册 https://gitee.com/help
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