【源码】基于TensorFlow的CIFAR10图像分类项目

项目简介

本项目运用深度学习模型（包含VGG16、VGG19、ResNeXt等）对CIFAR-10数据集开展图像分类工作。CIFAR-10是常用基准数据集，有10个类别的32x32彩色图像。项目主要依托TensorFlow框架实现，涵盖多种模型的具体实现。

项目的主要特性和功能

• 提供多种模型（VGG16、VGG19、ResNeXt等），用于CIFAR-10图像分类任务。
• 实现数据加载、预处理、模型构建、训练、优化和测试等完整步骤。
• 采用数据增强技术提升模型泛化能力。
• 支持使用TensorBoard对训练过程进行可视化。
• 具备预训练模型权重加载功能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装TensorFlow、Keras等必要的库。
2. 数据准备：保证CIFAR-10数据集已准备好，且位于正确路径。
3. 模型训练：运行对应的Python脚本（如Vgg16.py、Vgg19.py、ResNeXt.py等）进行模型训练。
4. 模型测试：训练完成后，用测试数据进行模型评估。
5. 结果可视化：使用TensorBoard查看训练过程中的损失和准确率等信息。
6. 模型保存和加载：训练中可保存模型权重，之后能加载权重进行推理或继续训练。

注意：本项目代码依赖特定的库和函数，如Keras、CIFAR-10数据集和data_utility模块等，需确保所有依赖都已正确安装和配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】