guanfuchen / cifarclassify

实现常用图像分类算法

cifarclassify

本仓库的开发计划见项目下一步开发计划

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图像分类算法

这个仓库主要实现常用的网络并在cifar10数据集上进行试验，比较分类精度。主要参考如下所示：

• pytorch-cifar
• pytorch-classification
• wide-resnet.pytorch 使用resnet训练的cifar10和cifar100模型。
• pytorch-playground 实现常用数据集和模型。
• pretrained-models.pytorch 该仓库实现了大量的常用DL模型。

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学习率算法

增加学习率算法比较。

Learning-Rate

lr_scheduler.py

pytorch-lr-scheduler

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网络实现

• alexnet
• MobileNet mobilenet实现
• resnet
• densenet
• squeezenet
• ...

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数据集实现

• cifar10
• ...

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依赖

• pytorch

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用法

可视化

visdom 网络结构可视化

# 在tmux或者另一个终端中开启可视化服务器visdom
python -m visdom.server
# 然后在浏览器中查看127.0.0.1:9097

训练

# 训练模型
python train.py

校验

# 校验模型
python validate.py

测试

# 测试模型
python test.py