对于每一张图像,它有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应下图中的classes和superclass。也就是说,CIFAR100数据集是层次的。 二、CIFAR100数据集文件及导入代码 下载好的CIFAR100数据集解压后,可以看到一共有四个文件,分别是:meta、train、test、file.txt~ 导入的代码如下: (...
CIFAR-100数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集,它包含了一系列关于图像的信息,以下是对CIFAR-100数据集大小的详细回答: 1. CIFAR-100数据集的基本信息 CIFAR-100数据集包含100个类别,每个类别有600张图像,总计60,000张图像。这些图像被分为两个主要集合:训练集和测试集。训练集包含每个类别的500张图像(...
CIFAR-100数据集的文件格式可以分为两个部分:数据文件和标签文件。 1. 数据文件:数据文件包含了图像的原始像素值,以二进制格式存储。训练数据文件名为"train.bin",测试数据文件名为"test.bin"。每个数据文件的大小为32x32x3x60000字节(训练数据文件)或32x32x3x10000字节(测试数据文件)。 2. 标签文件:标签文件包...
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。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) 以下是CIFAR-100中的类别列表: CIFAR-100下载 CIFAR-100 python版本CIFAR-100 Mat...
CIFAR-100 python version下载后,会有如下文件结构, train test meta file.txt~ 其中,meta是数据集信息,train是训练集,test是测试集。通过如下代码可以读取数据集, importpickledefsetup():defload(fileName:str):withopen(file=fileName,mode="rb")ashandler:data=pickle.load(file=handler,encoding="latin1")...
1.CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像,但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个...
Cifar100数据集分类 训练环境: python3.8 CPU Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU 1.cifar100数据集介绍 这个数据集与CIFAR-10类似,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。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”...
训练神经网络需要数据集,Cifar-100数据集是一个传统的用于训练卷积神经网络的数据集,一般用户学习神经网络都将其数据输入,数据集是一样的,不同的神经网络模型得出的准确性、以及训练所需要的时间存在很大差异(参考:https://www.kaggle.com/c/cifar-10/leaderboard)。
CIFAR-100数据集还可以用于开展图像生成和图像翻译等任务。研究人员可以使用该数据集训练一个生成对抗网络(GAN),从而生成逼真的图像。这对于虚拟现实和增强现实等领域的发展非常重要。 总的来说,CIFAR-100数据集是一个重要的资源,可以帮助计算机视觉研究人员和工程师开展各种图像分类和生成任务。通过使用这个数据集,他们...
数据集: 指定数据集:cifar100,通过高层API调用。训练数据增强 可以自己写数据增强和数据预处理功能。 模型: 随便选,模型参数初始化(如:uniform和normal)可以随意调整。 Dropout 随机丢弃点网络 模型训练 各种超参数(如:epochs、batch_size)可以随意调整。 评判标准 最终以model.evaluate的精度输出值(格式如下),计算方...