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)...
python cifar10_eval.py--data_dir cifar10_data/--eval_dir cifar10_eval/--checkpoint_dir cifar10_train/ –data_dir cifar10_data/表 示 CIFAR-10 数据集的存储位置 。–heckpoint_dir cifar1O_train/则表示程序模型保存在 cifar10_train/文件夹下。–eval_dir cifar10_eval/指定了一个保存测试信息的...
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。 我在CIFAR-10网站中下载的是[CIFAR-10 python ...
Cifar-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别有6000个图像。数据集中的类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这些图像的来源包括互联网上随机收集的图像和特定数据集的裁剪。所有图像都被归一化为[0,1]的像素值,并以RGB三个通道的形式表示。由于cifar-10数据集的图像尺寸较...
Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,一共包含有飞机、汽车、鸟、毛、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车这10个类别。50000张训练,10000张测试。常被用来作为分类任务来评价深度学习框架和模型的优劣。比较知名的模型如AlexNet、NIN、ResNet等都曾在Cifar-10数据集上来评价自己的性能。它还有一姐妹级的数......
CIFAR-10数据集中,包括了60000张32×32的RGB彩色图像,共10个分类(飞机,汽车,鸟,猫,鹿,狗,青蛙,马,船,卡车)。其中50000张用于训练,10000张用于测试。这个测试集的突破之处在于区分了普通物体之间类与类的差别。数据中的图像来源跟质量,识别对象比例大小都是不同的,因此给任务带来更大的挑战。也就是按照类别分成...
CIFAR-10数据集是一个常用的彩色图片数据集,它有十个类别('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'trunk'),每张图片都是3 x 32 x 32,即三通道彩色图片,分辨率为32 x 32 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from ...
因此 CIFAR-10 的分类任务可以看作是一个跨物种语义级别的图像分类问题,类间方差大、类内方差小。 此外,我们也可以看出,CIFAR-10 有点类似于类别 转:Dataset之CIFAR-10:CIFAR-10数据集简介、下载、使用方法之详细攻略 batch 5.bin 这5 个文件是CIFAR- 10 数据集中的训练数据。每个文件以二进制格式存储了...
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( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck )。
数据集概览由University of Toronto Computer Science在2009年发布，CIFAR-10源于早期的“80 million tiny images dataset”争议数据集，目前由于部分内容已下架。由Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理，CIFAR-10包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图片。详细信息训练集与测试集：...