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: (...
coarse_labels——一个范围在0-19的包含n个元素的列表,对应图像的大类别 fine_labels——一个范围在0-99的包含n个元素的列表,对应图像的小类别 而meta的dict中只包含fine_label_names,第i个元素对应其真正的类别。 但是caffe不支持这样的数据格式啊,下面我们用一段python脚本将其转换为大家熟悉的lmdb: importosi...
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: (...
coarse_labels,所属大类。 data,长度为50000 x 3072的的二位数据,每一行代表一幅图片的像素值。 使用tensorflow_datasets importtensorflowastfimporttensorflow_datasetsastfdsimportjaxdefsetup():(trains,tests),meta=tfds.load("cifar100",data_dir="/tmp/",split=[tfds.Split.TRAIN,tfds.Split.TEST],with_inf...
3.CIFAR-100数据集 数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。 4.CIFAR-100数据集Python版本 5.CIFAR-10代码实现 (1)CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。
3.CIFAR-100数据集 数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。 4.CIFAR-100数据集Python版本 同CIFAR-10数据集Python版本。
CIFAR100 Coarse Simple function that converts CIFAR100 in PyTorch from sparse labels to coarse labels based on superclass. Usage 1: Update using function sparse2coarse trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root) trainset.targets = sparse2coarse(trainset.targets) # update labels Usage 2: Imp...
for aa, bb, c, d in zip(bdata[b'filenames'], bdata[b'fine_labels'], bdata[b'coarse_labels'], bdata[b'data']):print(adata[b'fine_label_names'][bb], adata[b'coarse_label_names'][c])if train:heng = os.path.join(path, 'train')else:heng = os.path.join(path, 'test')...
/cifar100/testX (Array(10000, 32, 32, 3)) '测试数据' atom := UInt8Atom(shape=(), dflt=0) maindim := 0 flavor := 'numpy' byteorder := 'irrelevant' chunkshape := None /cifar100/test_coarse_labels (Array(10000,)) '超类测试标签' ...
return train_data, np.array(train_coarse_labels), np.array(train_fine_labels), test_data, np.array(test_coarse_labels), np.array(test_fine_labels), clabel_names, flabel_names if __name__ == '__main__': datapath = "./data/cifar-10-batches-py" ...