一、cifar10数据集 (http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz)源格式是数据文件,因为训练需要转换成图片格式 转换代码: 注意文件路径改成自己的文件路径,train文件夹需要自己建,等待转换完成 fromscipy.miscimportimsaveimportnumpy as np#解压 返回解压后的字典defunpickle(file):importpickle as ...
i) '.png']);end CIFAR10数据集共有5个train_batch及⼀个test_batch,每个batch是10000*3072⼤⼩，也就是说每个bacth共含有10000张图⽚，每张照⽚存储为⼀⾏即3072⼤⼩，这3072是三个通道总和，所以每个通道是3072/3=1024个像素，即1024=32*32⼤⼩。这是CIFAR10可视化的部分截图 ...
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,而且物体的比例...
使用CIFAR-10数据集,而不是我们之前使用的Fashion-MNIST数据集。这是因为Fashion-MNIST数据集中对象的位置和大小已被规范化,而CIFAR-10数据集中对象的颜色和大小差异更明显。CIFAR-10数据集中的前32个训练图像如下所示。 ''' all_images = torchvision.datasets.CIFAR10(train=True, root="../data",download=Tru...
CIFAR10数据集同样是属于图像分类问题,共10类。训练集有50000张彩色图片,图像大小为32*32,相对于MNIST/FASHION_MNIST数据集又复杂了一些。测试集有300000张图片,我也不知道我下载的数据集为啥是这样的,暂且不论,能够训练就行,哈哈。需要数据集的可百度云下载,链接:https://pan.baidu.com/s/1tZDvItpqAke_co2lIM...
让我们深入探讨一个经典的机器学习图像分类基准——CIFAR-10数据集。尽管经过十多年的发展，许多模型能轻松达到80%以上的分类准确率，深度学习的卷积神经网络在测试中的表现更是超过90%，显示出卓越性能。然而，这个数据集依然受到初学者的青睐，因为它具有实用价值。数据集概览由University of Toronto ...
CIFAR-10 数据集包含10个不同的类别,每个类别都用一个数字表示。这些数字标签对应于数据集中的不同物体或场景类别,例如飞机、汽车、鸟类、猫、狗等。因此CIFAR-10数据集中的标签通常是数字。 以下是CIFAR-10 数据集中的10个类别及其对应的数字标签: 飞机(airplane) - 标签 0 ...
CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型数据据,它一共包含10个类别的RGB彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck )。图片的尺寸为 32×32 ,数据集中一共有 50000 张训练图片和 100...
CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。所有照片分属10个不同的类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。其中五万张图片被划分为...