Skip to content

Latest commit

 

History

History
15 lines (8 loc) · 853 Bytes

README.md

File metadata and controls

15 lines (8 loc) · 853 Bytes

神经网络与深度学习 期中作业

小组成员:

1、崔钰坤 21210840001

2、邓寒 21210980106

作业要求

1、使用CNN网络模型(自己设计或使用现有的CNN架构,如AlexNet,ResNet-18)作为baseline在CIFAR-100上训练并测试;对比cutmix, cutout, mixup三种方法以及baseline方法在CIFAR-100图像分类任务中的性能表现;对三张训练样本分别经过cutmix, cutout, mixup后进行可视化,一共show 9张图像。

2、在VOC数据集上训练并测试目标检测模型Faster R-CNN和YOLO V3;在四张测试图像上可视化Faster R-CNN第一阶段的proposal box; 两个训练好后的模型分别可视化三张不在VOC数据集内,但是包含有VOC中类别物体的图像的检测结果(类别标签,得分,boundingbox),并进行对比,一共show六张图像;