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MNIST终结者:Fashion-MNIST

8月27日,Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源,MNIST的时代宣告终结。这不是巧合,而是Fashion-MNIST蓄谋已久。 不同的是,Fashion-MNIST不再是抽象符号,而是更加具象化的人类必需品——服装,共10大类: Label Description 0 T恤(T-shirttop) 1 裤子(Trouser) 2 Fashion Mnist如果我们训练的模型能够识别出不同的服装类型,是不是觉得离“智能”更进一步了?没错。Fashion-MNIST要难得多。我用一个3层全连接神经网络对它做了测试。 对于MNIST可以达到95%识别率的训练代码,去训练Fashion-MNIST,最后模型识别率猛降了10个百分点。对于一个人工智能算法,是否可用的一个根本性度量标准就是:不亚于人类。 识别Fashion-MNIST

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打造Fashion-MNIST CNN,PyTorch风格

将尝试说明如何使用PyTorch从头开始为Fashion-MNIST数据集构建卷积神经网络分类器。如果没有强大的本地环境,则可以在Google Colab和Tensor Board上使用此处的代码。 我们从中获取Fashion MNIST数据集,并使用其变换。SummaryWriter(张量板)SummaryWriter使PyTorch可以为Tensor Board生成报告。 数据集torchvision已经具有Fashion MNIST数据集。 如果不熟悉Fashion MNIST数据集:Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。 我们打算Fashion-MNIST直接替代原始MNIST数据集,以对机器学习算法进行基准测试。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    2018最Fashion的相亲模式——Marry Chain!

    未来10年中国人对婚姻质量的要求会越来越高,愿意为这一“终身大事”投入很多费用,加之政府的极力鼓励和倡导,未来中国婚恋相亲市场将会呈现一个井喷式的增长阶段。 区...

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    Fashion-MNIST 一周年 | Google NIPS最爱,还登上了Science

    一年里,Fashion-MNIST有超过250篇学术论文引用。 引言距离我2017年8月发布Fashion-MNIST数据集已经有一年的时间了。 毫无疑问,Fashion-MNIST是一个非常成功的项目。在这里,我会对它在过去一年里所取得的重要成就做一个总结。我为什么会做Fashion-MNIST? 不说大的ImageNet数据集,胶囊网络是否在Fashion-MNIST上仍然有效呢?在过去的一年里,有9篇新的胶囊网络的论文实验中使用了Fashion-MNIST数据集。 Fashion-MNIST对社区的贡献在我发布Fashion-MNIST几周后,我受邀到亚马逊柏林办公室做了一个演讲。

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    实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类

    实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类此实战来源于TensorFlow Keras官方教程Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 Fashion-MNIST的大小、格式和训练集测试集划分与原始的MNIST完全一致。6000010000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。

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    三分钟解决Fashion-MNIST无法下载的问题

    Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。 Fashion-MNIST的大小、格式和训练集测试集划分与原始的MNIST完全一致。6000010000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。 torchvision.datasets.FashionMNIST(root=~DatasetsFashionMNIST,train=True,download = True,transform = transforms.ToTensor())解决办法后台回复:Fashion

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    论文阅读理解 - Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery

    论文阅读理解 - Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery 主要是应用属性(Attributes)在图片中的空间位置信息,表现为 activation

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    实战三·RNN实现Fashion MNIST 数据集分类

    实战三·RNN实现Fashion MNIST 数据集分类与我们上篇博文实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。

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    实战二·CNN实现Fashion MNIST 数据集分类

    实战二·CNN实现Fashion MNIST 数据集分类与我们上篇博文实战一结构相同,修改的地方有,定义网络与模型训练两部分,可以对比着来看。

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    深度学习实战 fashion-mnist数据集预处理技术分析

    keras的fashion-mnist数据集的源码为:def load_data(): Loads the Fashion-MNIST dataset. # Returns Tuple of Numpy dirname = os.path.join(datasets, fashion-mnist) base = http:fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com imgpath.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(y_test), 28, 28) return (x_train, y_train), (x_test, y_test)fashion-mnist fashion-mnist图像数据集的预处理方式和mnist有很大的不同,四个gz文件分别存放了x_train, y_train, x_test, y_test四个部分,然后分别读取四个文件利用np.frombuffer

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    论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations

    原文:论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - AIUAI 题目:ModaNet : A Large-Scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - 2018 作者:Shuai Zheng,Fan Yang,M. CVPR - 2016CFPD - Fashion Parsing With Weak Color-Category Labels. IEEE Trans. CVPR - 2014Fashionista - Parsing clothing in fashion photographs.

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    学界 | Fashion-MNIST:替代MNIST手写数字集的图像数据集

    Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者,你不需要修改任何的代码,就可以直接使用这个数据集。 Fashion-MNIST 的图片大小,训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。写给专业的机器学习研究者 我们是认真的。 Fashion-MNIST 的数据集的存储方式和命名与经典 MNIST 数据集 完全一致。?点击「阅读原文」获取下载链接或者,你可以直接克隆这个代码库。数据集就放在 datafashion 下。 数据可视化t-SNE 在 Fashion-MNIST(左侧)和经典 MNIST 上的可视化(右侧)?PCA 在 Fashion-MNIST(左侧)和经典 MNIST 上的可视化(右侧)?6. 在论文中引用 Fashion-MNIST如果你在你的研究工作中使用了这个数据集,欢迎你引用这篇论文:Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking

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    连LeCun都推荐的Fashion-MNIST数据集,是这位华人博士的成果

    允中 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI上周六,量子位在报道中提到德国时尚圈的科学家,推出一个名叫Fashion-MNIST的数据集。 更令我们意外的是,量子位周日收到了Fashion-MNIST数据集作者的来信,而且是一封中文来信! △ 肖涵博士最后,我们摘录Fashion-MNIST的中文文档部分内容如下。FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 Fashion-MNIST的目的是要成为MNIST数据集的一个直接替代品。作为算法作者,你不需要修改任何的代码,就可以直接使用这个数据集。 Fashion-MNIST的图片大小,训练、测试样本数及类别数与经典MNIST完全相同。写给专业的机器学习研究者我们是认真的。

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    图像分类入门,轻松拿下90%准确率 | 教你用Keras搞定Fashion-MNIST

    Margaret Maynard-Reid王小新 编译自 TensorFlow的Medium量子位 出品 | 公众号 QbitAI这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数,对Fashion-MNIST 在进入正题之前,我们先介绍一下上面提到的两个名词:Fashion-MNIST,是去年8月底德国研究机构Zalando Research发布的一个数据集,其中训练集包含60000个样本,测试集包含10000 进入正题,教你用tf.keras完成Fashion-MNIST数据集的图像分类~运行环境无需设置,只要使用Colab直接打开这个Jupyter Notebook链接,就能找到所有代码。 https:colab.research.google.comgithubmargaretmzdeep-learningblobmasterfashion_mnist_keras.ipynb数据处理Fashion-MNIST tensorflow>=1.8.03import tensorflow as tf4import numpy as np5import matplotlib.pyplot as plt6# Load the fashion-mnist

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    图像分类经典项目:基于开源数据集Fashion-MNIST的应用实践

    使用这些技巧,在开源Fashion-MNIST数据集上达到了96.21%的Acc,为大家提供了一个简单有效的深度卷积神经网络的图像分类Baseline。 简介问题针对Fashion-MNIST数据集,设计、搭建、训练机器学习模型,能够尽可能准确地分辨出测试数据的标签。 目标将得到的强Baseline在开源的Fashion-MNIST数据集对这些技巧进行了评估,并取得了96.21%的Acc。 Fashion-MNIST2017年8月27日,Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源。 与MINST手写数据集相比,其不同点与相同点如下不同点:Fashion-MNIST不再是抽象符号,而是更加具象化的人类必需品:服装,共10大类:?

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    【动手学深度学习笔记】之图像分类数据集(Fashion-MNIST)

    1.图像分类数据集(Fashion-MNIST)这一章节需要用到torchvision包,为此,我重装了这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。

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    用Pytorch自建6层神经网络训练Fashion-MNIST数据集,测试准确率达到 92%

    这篇文章介绍如何用 Pytorch 训练一个自建的神经网络去训练 Fashion-MNIST 数据集。Fashion-MNISTFashion-MINST 的目的是为了替代 MNIST。 Fashion-MNIST 体积并不大,更方便的是像 Tensorflow 和 Pytorch 目前的版本都可以直接用代码下载。 它会提醒我要做这些事情:处理数据搭建模型确定 Loss 函数训练下面文章就按这样的步骤来讲解处理数据下载数据Pytorch 现在通过现成的 API 就可以下载 Fashion-MINST 的数据trainset 在之前给出的 Fashion-MNIST 给出的地址中是可以在 benchmark 排上名的。网站显示 Fashion-MNIST 测试的最高分数是 96.7%,说明我这个模型是可以优化和努力的。

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    京东 AI Fashion-Challenge 挑战赛冠军方案详解(风格识别+时尚单品搜索)

    基于以上原因,京东集团 AI 平台与研究院推出与时尚相关的 AI Fashion-Challenge 挑战赛,该项赛事包括时尚风格识别和时尚单品搜索两个子任务。

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    深度学习中的数据简介 | PyTorch系列(十)

    文 |AI_study机器学习在Fashion-MNIST 介绍欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将介绍Fashion-MNIST数据集。 这就是为什么要创建Fashion-MNIST数据集。二、Fashion-MNIST是什么?顾名思义,fashion - mnist是一个时装数据集。 What’s MNIST about a fashion dataset?(2)是什么把MNIST加入Fashion-MNIST的名字中? fashion MNIST数据集的名称中包含MNIST的原因是,创建者希望将MNIST替换为fashion -MNIST。 MNIST -有10个类(每个0-9位对应一个类)Fashion-MNIST -有10个类(这是故意的)让我们看看论文在ArXiv上阅读Fashion-MNIST的论文。

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    当时尚遇上AI!港中文MMLab开源MMFashion工具箱

    它是一个针对视觉时尚分析(Visual Fashion Analysis) 的工具箱。 landmark detection和fashion systhesis。 实验室也基于此不断深入人工智能在时尚领域的研究,比如后续的fashion landmark detection , fashion synthesis 和fashion recommendation。 3)功能性强:0.1版本实现了三个任务,我们将在后续的版本中增加fashion parsingsegmentaion和fashion compatibilityrecommendation这两个任务,基本可满足 fashion领域的所有功能需求。

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