CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像,其中500张作为训练集,100张作为测试集。对于每一张图像,它有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,对应下图中的classes和superclass。也就是说,CIFAR100数据集是层次的。 二、CIFAR100数据集文件及导入代码 下载...
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同类别的物体。 【CIFAR...
CIFAR-100的类别分布较为均衡,共有100个类别,每个类别的图片数量在600张左右。这些类别涵盖了动物、植物、交通工具、日常用品等多种领域,可以满足多种计算机视觉任务的需求。 CIFAR-100数据集在计算机视觉领域有着广泛的应用。首先,它被广泛用于各种计算机视觉研究,如图像分类、物体检测、语义分割等任务。其次,许多深度...
dataset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download = True, transofrm=transform) 直接使用既可以满足我们普通的分类任务训练,但是如果要进一步的做一些深入的研究,可能需要了解到CIFAR100每个标签对应的具体类。本人经查询资料并且个人对数据集画图验证后,参考 西部风:CIFAR100数据集 整理...
CIFAR-100中的100个类被分组为20个超类。每张图像都有一个 "精细 "标签(它所属的类)和一个 "粗略 "标签(它所属的超类)。 === BibTeX ===@article{krizhevsky2009learning, title="Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images", author="Alex {Krizhevsky}", journal="", notes="Sourced...
此数据集与CIFAR-10类似,不同之处在于它有100个类,每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为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”标签(它所属的超类)。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
cifar100有两类标签,一个是大类标签,一个是小类标签,也就是一个是粗粒度标签,一个是细粒度标签, 上面的代码是解析cifar10的,前面已经讲解过,这里不再赘述。 使用tf.train.string_input_producer 的方式来对打包好的TFRecord文件进行读取。 将所有的训练样本存放在 train.tfrecord,将所有的测试样本存放在 test....
B、100500 C、200300 D、300200 你可能感兴趣的试题 单项选择题 ImageNet项目标注了图像 A、万张图像 B、百万张图像 C、千万张图像 D、亿张 点击查看答案&解析手机看题 单项选择题 视频源数据管理包含 A、视频信息管理和视频档案管理 B、视频质量管理和视频目录管理 ...
如果您在培训和验证过程中获得了良好的精度，但在测试时却没有，请确保在这两种情况下对数据集进行完全...
类：这是原始https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/datasets/cifar.py的修改版本，...