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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介

本项目旨在实现一个卷积神经网络（CNN）模型来识别CIFAR-10数据集中的彩色图像。CIFAR-10是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含10个类别的彩色图片，如飞机、汽车、鸟类和猫等，每个类别包含6000张32x32像素的图片，总计60000张图片，其中50000张用于训练，10000张用于测试。由于图像分辨率较低且类别多样，CIFAR-10是用于评估深度学习模型性能的经典数据集之一。

本项目中使用的深度学习模型为卷积神经