AlexNet输入的图像大小是227 X 227，如果原始图像不是这个大小，需要先进行缩放或裁剪；输入的图像是RGB格式，每个通道有3个颜色分量。本文使用的是CIFAR-100数据集，它包含60000张32x32的彩色图像，涵盖100个类别。其中50000张图像用于训练，10000张图像用于测试。每个类别包含600张图像；输入图像采用224 X 224。2. ...
cifar100数据集的结构 CIFAR100数据集包含100个不同的类别。数据集中彩色图像的尺寸均为32×32像素。该数据集有50000张训练图像。测试图像数量为10000张。图像的颜色模式为RGB三通道。训练集被划分成多个批次进行存储。每个批次里的图像数据以二进制格式保存。数据集中的图像涵盖了自然场景中的各类物体。类别标签采用数字...
【CIFAR-100 类别详解】 CIFAR-100 数据集包含 100 个类别,分别是: 1.飞机 2.汽车 3.鸟 4.猫 5.狗 6.青蛙 7.鹿 8.马 9.船 10.火车 ... 91.电风扇 92.摩托车 93.钢琴 94.火箭 95.坦克 96.电视 97.蝴蝶 98.蜜蜂 99.蝙蝠 100.卡车 这些类别涵盖了日常生活中的常见物体,有助于训练模型识别不...
1. 简介: CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,拥有 20 个大类,共计 100 个小类,其中每个小类包含 600 张图像(500 张训练图像和 100 张测试图像)并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。对于每一张图像,他有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应下...
CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像...
指定数据集:cifar100,通过高层API调用。训练数据增强 可以自己写数据增强和数据预处理功能。 模型: 随便选,模型参数初始化(如:uniform和normal)可以随意调整。 Dropout 随机丢弃点网络 模型训练 各种超参数(如:epochs、batch_size)可以随意调整。 评判标准 最终以model.evaluate的精度输出值(格式如下),计算方式是将eva...
cifar 100 类别 摘要: 一、CIFAR-100数据集简介 1.CIFAR-100的来源和背景 2.CIFAR-100与CIFAR-10的区别 二、CIFAR-100的类别分布 1.类别数量及名称 2.各类别图片数量分布 三、CIFAR-100数据集的应用领域 1.计算机视觉研究 2.深度学习算法测试 3.图像识别竞赛 四、CIFAR-100数据集的挑战 1.类别不平衡问题 ...
cifar100数据集格式 CIFAR-100是一个常用的图像分类数据集,包含有100个类别的图像。每个类别包含600张训练图像和100张测试图像,总共有50000张训练图像和10000张测试图像。每张图像的尺寸为32x32像素,并且被分为红绿蓝(RGB)三个通道。 CIFAR-100数据集的文件格式可以分为两个部分:数据文件和标签文件。 1. 数据文件...
(i)) path_train =''r'cifar-100-python/train' data_dict = unpickle(path_train) x = data_dict[b'data'].astype('float32') y = np.array(data_dict[b'fine_labels']) x_t.append(x) y_t.append(y) # 将数据按列堆叠进行合并,默认按列进行堆叠 x_train = np.concatenate(x_t) y_...
CIFAR-10 and CIFAR-100 datasetsCifar100和cifar10类似,训练集数目是50000,测试集是10000,只是分为20个大类和100个小类。 首先我们下载CIFAR-100 python version,下载完之后解压,在cifar-100-python下会出现:meta,test和train三个文件,他们都是python用cPickle封装的pickled对象 ...