CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像,
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( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck...
CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
Cifar10数据集由6万张32*32的彩色图片组成,一共有10个类别。每个类别6000张图片。其中有5万张训练图片及1万张测试图片。 数据集被划分为5个训练块和1个测试块,每个块1万张图片。测试块包含了1000张从每个类别中随机选择的图片。训练块包含随机的剩余图像,但某些训练块可能对于一个类别的包含多于其他类别,训练块...
1 cifar10 数据介绍 1.1 数据来源 官方网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets CIFAR-10 是一个图像分类数据集,其中包含 10 类不同类型的彩色图片,每类图片有 6000 张,共计 60000 张图片。每张图片的分辨率为 32x32 像素,包含 3 个颜色通道(RGB),因此每张图片的大小为 32x32x3。 CIFAR-10 数据集的 10 个...
1. CIFAR-10数据集简介 CIFAR-10数据集包括以下10个类别: 飞机 汽车 鸟 猫 鹿 狗 frog(青蛙) 马 轮船 自行车 每个类别包含6000张图像,通常将50000张用作训练集,10000张用作测试集。 2. PyTorch的安装 首先,你需要确保你的环境中已安装PyTorch。你可以使用以下命令进行安装: ...
CIFAR10数据集是一种常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。本文将介绍使用Pytorch框架在CIFAR10数据集上进行图像分类的方法,重点突出其中的重点词汇或短语。在CIFAR10图像分类任务中,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、Autoencoder、生成对抗网络(GAN)等。其中,CNN是最常用的模型之一,它由多个卷积...
batches.meta文件包含了[b’num_cases_per_batch’, b’label_names’, b’num_vis’] label_names – 十个类别对应的英文名 总结 cifar-10是我所接触过的第二个图像数据集,和之前了解的mnist数据集相比,划分为5个training batches。图像也是彩色,所以要给图像的三个通道进行管理。
CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。 !mkdir -p /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar # wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用-O !wget "http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10...