卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在计算机视觉领域扮演着核心角色，尤其是在图像分类任务中。CIFAR-10是一个广泛使用的数据集，它包含60,000张32x32像素的小型彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图片。这个数据集被广泛用于训练和评估各种CNN模型的性能。 ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Microsoft Research团队在2015年提出的一种深度学习架构。其主要解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以轻易构建到数百层甚至更深。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来学习网络中的“残差”，即输入与输出之间的差异，而不是直接学习整个网络的输出。 在PyTorch中实现CIFAR-10的10分类任务，首先需要加载CIFAR-10数据集，对数据进行预处理，包括归一化、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。接着，定义ResNet模型结构，通常会使用不同深度的版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，根据计算资源和任务需求选择合适的模型。每个ResNet残差块内部包含了两个卷积层，通过短路连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，使得信息可以直接跨过多层传播。 训练过程中，使用优化器如SGD（Stochastic Gradient Descent）或Adam，设置学习率、权重衰减等超参数，以及损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。训练过程中还需要注意模型的验证和调参，例如采用早停策略（Early Stopping）来防止过拟合，或者使用学习率衰减策略来提高模型的最终性能。 在完成训练后，评估模型在测试集上的性能，包括准确率、混淆矩阵等指标，以了解模型对各个类别的识别情况。此外，可以进一步分析模型的可视化，如使用Grad-CAM等方法理解模型对图像特征的注意力分布。 "CIFAR与ResNet卷积神经网络实战"这个资源涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、数据集的使用、模型设计、模型训练以及性能评估等方面，对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用。通过实际操作，不仅可以掌握PyTorch框架，还能了解如何解决深度学习中常见的问题，提升模型的性能。

混淆矩阵的python代码。 包括了查准率，召回率的计算 model是resnet34，数据数CIFAR10

ResNet18_CIFAR10-使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18

压缩包包含 1：CIFAR10原始数据集 2：CIFAR10转化为图片后的格式（PNG），分为train和test的两个文件夹，每个文件夹下有10个类别 CIFAR10数据集介绍：CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习

图像识别训练用图片 cifar10 Matlab版 _4 由于上传上限60MB，分4个文件上传

图像识别训练用图片 cifar10 Matlab版 _1 由于上传上限60MB，分4个文件上传

cifar_image_recognition 使用带有pytorch的cifar10的图像识别 快速入门指南 在克隆的存储库中，在终端中运行以下命令： $ conda env创建-f environment.yml $ conda激活cifar_env 如果使用pycharm，请在创建的conda env中将解释器设置为python版本，例如： ... / anaconda3 / envs / sheep_env / bin / python 从environment.yml列表添加或删除依赖项时，请运行： $ conda env更新--file environment.yml 二手货源/依赖 待定 系统依赖关系： 待定 去做： 待定

kaggle-cifar10-torch7, Kaggle CIFAR10竞争代码 5th 位置 Kaggle CIFAR-10CIFAR-10 竞争代码 http://www.kaggle.com/c/cifar-10摘要描述型号具有 3 x3内核 [1 ]的非常深的卷积网络数据增强裁剪，水平反射 [2]

CIFAR10_mxnet 抽象的 kaggle CIFAR10补偿代码，由mxnet gluon实现。 我们通过合并一些想法获得了0.9688 Directroy和文件描述符 文件 描述符 日志 一些火车日志文件 楷模 一些trianed模型参数（权重） 结果 kaggle测试集上的转发结果文件 提交 最终kaggle提交结果 CIFAR10_train 主要火车和进出口代码 阴谋 列车acc和有效acc的可视化与历时的损失。 utils / netlib.py ResNet18，ResNet164_v2，densenet，焦点损失由gluon实现代码，由CIFAR10_train调用 utils / utils.py 一些工具功能 模型，重用，日志可从以下链接获取： ://pan.baidu.com/s/1pLjzQWj密钥：f6p3 方法说明 主要思想来自mxnet主题，