cifar10的10个类别 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别,分别是: 1. 飞机(airplane) 2. 汽车(automobile) 3. 鸟类(bird) 4. 猫(cat) 5. 鹿(deer) 6. 狗(dog) 7. 青蛙(frog) 8. 马(horse) 9. 船(ship) 10. 卡车(truck)...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 数据集简介 CIFAR10数据集总共包含10个类别,每张图片为3通道的RGB图片,大小为32x32像素。 数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集,设置下载路径root和download=True,电脑会自动...
首先,简单介绍一下我们将要用到的经典数据集:CIFAR-10。 CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放...
label_names=unpickle(os.path.join(dataset_folder,"batches.meta"))names=label_names[b'label_names']#分类结果字节字符串if__name__=="__main__":#测试数据集是否加载成功print(min(train_labels))#标签编码从0开始forindexinrange(100,200):a=valid_dataset[index]print(a.shape)print(a)plt.imshow(...
Cifar10数据集Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集（MNIST是黑白数据集），其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别（如图3所示），且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分，50000是training set，用来做训练...
1、CIFAR-10数据集、Reader创建 CIFAR-10数据集分为5个batch的训练集和1个batch的测试集,每个batch包含10,000张图片。每张图像尺寸为32*32的RGB图像,且包含有标签。一共有10个标签:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck十个类别。
我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。 !mkdir -p /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar # wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用-O !wget "http://ai-atest.bj...
Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类 1、cifar 10 数据集简介 2、数据导入 3、CNN模型搭建 4、模型编译训练 5、模型评估及预测 6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类**(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)...
CIFAR-10 python版本CIFAR-10 Matlab版本CIFAR-10二进制版本(适用于C程序) 数据集布局 Python / Matlab版本 我将描述数据集的Python版本的布局。Matlab版本的布局是相同的。 该存档包含文件data_batch_1,data_batch_2,…,data_batch_5以及test_batch。这些文件中的每一个都是用cPickle生成的Python“pickled”对象...