这是一次CV作业的baseline，实现了对EMNIST数据集中的balanced数据集进行分类的任_cv_task.zip

# cv_task <img src="https://img.shields.io/badge/python-blue?&style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white" style="margin-right: 0.25rem"/> <img src="https://img.shields.io/badge/jupyter notebook-orange?&style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white" style="margin-right: 0.25rem"/> ## 介绍 这是一次CV作业的baseline，实现了对EMNIST数据集中的balanced数据集进行分类的任务。 修改config文件夹中的文件以更改模型，目前记录用tensorboard记录了loss-epoch，在SCALARS中查看，输出了测试集中47类的准确率以及测试集前20张图片的分类结果。 ## 文件结构 ``` 📁code ├─📁config 运行实验的配置文件 ├─📁data 数据 ├─🐍CNN.ipynb 运行 CNN 网络的 notebook ├─🐍MLP.ipynb 运行 MLP 网络的 notebook ├─🐍param_search_cnn.py 搜索 CNN 最优超参数的程序 ├─🐍param_search_mlp.py 搜索 MLP 最优超参数的程序 └─🐍type.py 📁figure 用于论文组进行写作的插图 📄report.md 用于进行团队交流的文档 ``` ## 运行 ```bash git clone https://github.com/yuhangz/cv_task.git && cd cv_task pip install -r requirements.txt cd code # 搜索 CNN 的超参 python param_search_cnn.py # 搜索 MLP 的超参 python param_search_mlp.py ```