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Kedreamix/Pytorch-Image-Classification

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Pytorch CIFAR10 图像分类篇 汇总

在这里插入图片描述

接下来我会分别利用深度学习的方法,用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类

大概预计的模型有LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,DenseNet等,除此之外也会陆续补充

希望这能够帮助初学机器学习的同学一个入门Pytorch的项目和在这之中更加了解Pytorch和各个图像分类的模型。

除此之外,所有的模型权重都在release之中,可以选择相对应的权重文件进行下载模型权重

对于无法上github的同学,我们还可以通过Gitee来下载我们的代码和结果

Comming soon 更新计划

  • MobileNetv1 Model
  • MobileNetv2 Model
  • ShuffleNetv1 Model
  • ShuffleNetv2 Model
  • ResNeXt Model
  • ZFNet Model
  • SeNet Model
  • Efficientent Model

使用方法

下载CIFAR10_code里所有文件,直接运行ipynb即可,由于我是利用一个工具函数进行训练的,所以切记utils.py是必不可少的。

运行ipynb文件即可,对于网络的py文件会持续更新,之后会利用一个函数来选取对应的网络进行训练得到结果。

Data And Code

我的代码资源都在我的github和gitee上,大家有兴趣可以自提,CIFAR10可以利用代码下载,这里就不给出来了,当然也可以去官网。

除此之外,我还为图像分类这个专栏录了一下我的视频讲解,感兴趣的小伙伴可以来我的B站看视频进行学习,啃代码的时候,可能听一下也会有更多的感触哦 https://space.bilibili.com/241286257/channel/seriesdetail?sid=2075039

参考

MIT License Copyright (c) 2022 DK-Jun Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

简介

用于pytorch的图像分类,包含多种模型方法,比如AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet等等,包含可完整运行的代码。除此之外,也有colab的在线运行代码,可以直接在colab在线运行查看结果。也可以迁移到自己的数据集进行迁移学习。 展开 收起
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