CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
简介:CIFAR10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。CIFAR-10数据集包含60000幅32x32的彩色图像,分为10个类,每类6000幅图像。 二、数据集详细信息 1. 标注数据量训练集:50000张图像测试集:10000张图像 2. 标注类别数据集共有10个类别。具体分类见图1...
这是一个ASCII文件,它将0-9范围内的数字标签映射到有意义的类名称。它仅仅是10个类名的列表,每行一个。第i行的类名称对应于数字标签i。 CIFAR-100数据集 这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图...
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张...
1、与MNIST 数据集中目比, CIFAR-10 真高以下不同点 (1)、CIFAR-10 是3 通道的彩色RGB 图像,而MNIST 是灰度图像。 (2)、CIFAR-10 的图片尺寸为32 × 32 , 而MNIST 的图片尺寸为28 × 28 ,比MNIST 稍大。 (3)、相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比...
CIFAR-10是一个广泛使用的标准数据集,里面包含了各种阿猫阿狗阿汽车……为了在后续学习实验中用好它,首先需要认识了解一下。 把tensorflow官方model下的cifar10文件复制到工作区,对于jupyter就是win10下默认的文档里,然后把下载好的cifar10_data(bin)也放在cifar10里面,之后新建的代码都在这个主目录下操作,目的是调用...
CIFAR-10 数据集简介 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(...
01 cifar-10数据集识别是华为集团用72小时讲完的AI深度学习全套教程,整整300集(从入门到实战)学完即可就业!-人工智能/OpenCV/机器学习/神经网络/计算机视觉的第10集视频,该合集共计200集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
x, t = _load_batch_cifar10("data_batch_%d" % (k +1), dtype=dtype) x_train.append(x) t_train.append(t) x_train = np.concatenate(x_train, axis=0) t_train = np.concatenate(t_train, axis=0) # test x_test, t_test = _load_batch_cifar10("test_batch", dtype=dtype) ...
有许多方法可以下载 CIFAR-10 数据集,比如多伦多大学网站里就包含了相关数据集。在这里,我推荐大家使用格物钛的公开数据集平台(graviti.cn/open-datasets),因为在这个平台上,如果使用他们的 SDK,不用下载也可以获取免费的数据集资源。事实上,这个公开数据集平台包含了行业内数百个知名的优质数据集,每个数据集都有相关...