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. ...
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...
第i行的类名称对应于数字标签i。 CIFAR-100数据集 这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) 以下是CIFAR-100中的类别列表...
CIFAR-100(Canadian Institute For Advanced Research)是一所位于加拿大的研究机构,该机构致力于人工智能、机器学习等领域的研究。CIFAR-100 数据集是该机构发布的一个著名的图像分类数据集,包含 100 个类别的 60000 张 32x32 彩色图片。 2.CIFAR-100 数据集的特点 CIFAR-100 数据集具有以下特点: (1)数据集规模适...
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 ...
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 ...
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...
下载好的CIFAR100数据集解压后,可以看到一共有四个文件,分别是:meta、train、test、file.txt~ 导入的代码如下: (若root根目录下没有cifar100数据集,会自动下载) CIFAR_PATH = "自己的路径" mean = [0.5070751592371323, 0.48654887331495095, 0.4409178433670343] ...
使用下载后的CIFAR100生成数据集 CIFAR-100 python version下载后,会有如下文件结构, train test meta file.txt~ 其中,meta是数据集信息,train是训练集,test是测试集。通过如下代码可以读取数据集, importpickledefsetup():defload(fileName:str):withopen(file=fileName,mode="rb")ashandler:data=pickle.load(fi...
CIFAR-100数据集还可以用于开展图像生成和图像翻译等任务。研究人员可以使用该数据集训练一个生成对抗网络(GAN),从而生成逼真的图像。这对于虚拟现实和增强现实等领域的发展非常重要。 总的来说,CIFAR-100数据集是一个重要的资源,可以帮助计算机视觉研究人员和工程师开展各种图像分类和生成任务。通过使用这个数据集,他们...