Pytorch 使用CNN图像分类的实现
113 浏览量
2020-09-16
16:28:26
上传
评论 20
收藏 86KB PDF 举报
Pytorch 使用使用CNN图像分类的实现图像分类的实现
主要介绍了Pytorch 使用CNN图像分类的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有
一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
需求需求
在4*4的图片中，比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类
如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类
想法想法
通过numpy、PIL构造4*4的图像数据集
构造自己的数据集类
读取数据集对数据集选取减少偏斜
cnn设计因为特征少，直接1*1卷积层
或者在4*4外围添加padding成6*6,设计2*2的卷积核得出3*3再接上全连接层
代码代码
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from PIL import Image
构造数据集
import csv
import collections
import os
import shutil
def buildDataset(root,dataType,dataSize):
评论0
最新资源