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( ship )和卡车( truck...
一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方,以下表格列出了所需的官方代码。 二、下载CIFAR-10数据 在...
CIFAR10数据集是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,图片尺寸大小为32x32,如图: CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。 全连接的缺点有: 全连接参数过多,会导致训练量...
CIFAR-10是3通道RGB图像,MNIST是灰度图 CIFAR-10图片尺寸是32 x 32,稍大于MNIST的28 x 28 CIFAR-10中物体的比例和特征不尽相同,噪声大,识别难度较MNIST高 2.1 下载CIFAR数据集 import urllib.request import os import tarfile # 下载 url = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz...
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...
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...
对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。 CIFAR10数据集,它包含十个类别:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘fr...
cifar-10数据集总共包含60000张RGB图片,共10个类,大小为32*32。每个类分别有6000张图片,其中5000张为训练图片,剩余1000张为测试图片。训练集总共有50000张,被分割存在5个训练batch,分别为:data_batch_1.bin、data_batch_2.bin、data_batch_3.bin、data_batch_4.bin、data_batch_5.bin;测试集总共有10000张,存...