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cifar-10-py 深度学习数据集Part2
cifar-10-py 深度学习数据集Part2
机器学习
cs231n
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机器学习常用的cifar10图像集，有110M上传限制，分成了两部分，这是第二部分。
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CIFAR-10 模型 卷积神经网络学习的基础问题
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文件 作用 cifar10_input.py 读取本地CIFAR-10的二进制文件格式的内容。 cifar10.py 建立CIFAR-10的模型。 cifar10_train.py 在CPU或GPU上训练CIFAR-10的模型。 cifar10_multi_gpu_tra
花卉数据集-第二部分-7类7000张
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该数据集为博主所整理的花卉数据集的第二部分，由于上传空间的限制共分为三部分上传，该部分共有玫瑰、梅花、茉莉花、牡丹、蒲公英、牵牛花、桃花共7个分类，每个类别有1000张图片集合，详情见https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/81363934
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用一个逐帧动画和遮罩制作牛粪上长出鲜花效果
cifar数据集，用于深度学习
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基于cifar-10数据集进行深度学习练手代码
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借助pytorch框架进行学习研究。在最开始搭建的net-5网络实现70%准确率的基础上逐步进行完善。在最后完善的模型上能达到90%的准确率
深度学习cifar_10所有框架代码带数据集
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深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!
VGG深度学习网络-cifar-10数据集
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利用cifar-10训练的VGG网络
深度学习领域cifar-10图像生成（带数据集和论文说明）-基于分数的扩散模型中基于判别器引导的生成过程改进
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语言：python 内容包括：源码、数据集、数据集描述、论文 目的：使用cifar-10数据集完成图像生成。 带数据集很好运行，主页有搭建环境过程。主页有更多源码。 dataset描述如下： CIFAR-10数据集(加拿大高级研究所，10类)是tiny Images数据集的一个子集，由60000张32x32彩色图像组成。这些图像被标记为10个相互排斥的类别之一:飞机、汽车(但不包括卡车或皮卡)、鸟
cifar-10-batches-py1.rar cifar-10-batches-py1.rar cifar-10-batch
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cifar-10-py 深度学习数据集Part1
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3星 · 编辑精心推荐
机器学习常用的cifar10图像集，只能上传110MB的文件，分成了两部分，这个是第一部分。
cifar-10-batches-py.7z
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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...
cifar-10-batches-py.zip
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cifar-10-batches-py.tar.gz 国外下载速度比较慢,共享一下. 亲测可用!
cifar-10-cnn：使用CIFAR数据集进行深度学习
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用于CIFAR-10的卷积神经网络 该存储库是关于cifar10的CNN体系结构的一些实现的。 我只是用Keras和Tensorflow到implementate所有这些CNN模型。 （如果有时间，可能是火炬/火炬版） pytorch版本可在 要求 巨蟒（3.5） keras（> = 2.1.5） tensorflow-gpu（> = 1.4.1） 建筑与论文 第一个CNN模型： LeN
毕业设计：基于numpy的卷积神经网络来进行cifar-10分类的深度学习系统.zip
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计算机毕设源码
cifar-10-python-机器学习图像分类常用数据集.rar
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CIFAR-10是RGB 彩色图像数据集。 一共包含10 个类别：飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。 每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和1
cifar:使用计算机视觉模型训练计算机视觉模型，并基于CIFAR-10数据集进行迁移学习
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西法尔 使用计算机视觉模型训练计算机视觉模型，并基于CIFAR-10数据集进行迁移学习。
【深度学习入门】Paddle实现cifar-10（:airplane:之类）识别详解（基于ResNet）
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cifar-10-batches-py.rar
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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。
cifar-10-batches-py.tar.gz
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务必记得放在/home/XXX/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.tar.gz目录下(linux)，或者 用户/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.tar.gz(windows)
图像识别数据集-cifar-10-batches-py.zip
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cifar10数据集-python版本，供图像识别算法研究人员使用，内含10类图片，以供1-10类分类算法使用
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cifar10数据集-python版本,数据集中包含有10类图片,以供1-10类分类算法使用，官网下载比较慢，所以分享出来供大家使用。
cifar-10-python数据集合（图片转化后的格式）
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cifar-10-batches-py batches.meta data_batch_1 data_batch_2 data_batch_3 data_batch_4 data_batch_5 readme.html test_batch 该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图...
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
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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
cifar-10-batches（图像数据集）mnist（手写数据集）titanic3（泰坦尼克数据集）合集
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cifar-10-batches（图像数据集）mnist（手写数据集）titanic3（泰坦尼克数据集）合集。下载后请阅读ReadMe.txt。对应代码部分及其他说明请访问我的Github：https://github.com/JackDemo/TensorFlow-Keras-python3
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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qq_38319137
2018-01-27
......还不错
sjtuldl
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