CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。
data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir, "cifar-10-batches-py") data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir, "cifar-100-python") class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10, "batches.meta")) class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100, "me...
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个...
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...
Theano入门——CIFAR-10和CIFAR-100数据集 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...
CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集,图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。 官网http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集 整个数据集被分为5个training batches和1个test batch(每个batch有10000张图片) ...
CIFAR数据集 数据集地址: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10和CIFAR-100是8000万微型图像数据集的子集。它们由亚历克斯·克里日夫斯基、维诺德·奈尔和杰弗里·辛顿收集。 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集包含10个类,总共有60000张32x32彩色图像,每个类包含6000张图像。培训图片50000张,测试...
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”...
The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny imagesdataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton.The CIFAR-10 datasetThe CIFAR-10 dataset …
CIFAR10和CIFAR100数据集由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton等人收集。Alex Krizhevsky后来提出了经典的神经网络AlexNet,是深度学习复兴的里程碑;Hinton则与3.1.1节中提到的Yann Lecun和Y.Bengio 3人并称为“深度学习三巨头”,可见研究员们在早期都做了非常重要的数据整理工作。