该数据集共有60000张彩色图像,图像大小是3通道的32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数...
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...
CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
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’, ‘hor...
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。
在这里，我们将使用由加拿大高级研究所 (CIFAR)开发的 CIFAR-10 数据集 。CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 张 (32×32) 彩色图像组成，每个类别 6000 张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。这些类是完全互斥的。以下是数据集中的类别，以及每个类别的 10 张随机图像。1. 加载数据 CIFAR-10数据...
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...
CIFAR10 数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片。其中50000张图片作为训练集,10000张图片作为测试集。 CIFAR-10数据集被划分成了5个训练的batch和1个测试的batch,每个batch均包含10000张图片。测试集batch的图片是从每个类别中随机挑选的1000张图片组成的,训练集...
本篇使用一个经典的数据集cifar-10进行分类任务。该数据集包括60000张32 x 32的彩色图像,其中训练集50000张,测试集10000张。cifar-10一共标注为10类,每一类图片6000张。这10类分别是airplane(飞机),automobile(汽车),bird(鸟),cat(猫),deer(鹿),dog(狗),frog(青蛙),horse(马),ship(船)和truck(卡车),其中...