cifar-10 数据以字典的形式存储,key为:dict_keys([b’batch_label’, b’labels’, b’data’, b’filenames’]),也就是说包含四个内容: batch_label,标签,图像数据,图片对应的文件名。通过一下函数加载: 代码语言:javascript 复制 defunPickle(file):importpickleaspkwithopen(file,'rb')asf:d=pk.load(...
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,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张...
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...
标签– 范围为0-9的10000个数字的列表。索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。 该数据集包含另一个名为batches.meta的文件。它也包含一个Python字典对象。它有以下条目:label_names– 一个10个元素的列表,它为上述标签数组中的数字标签赋予了有意义的名称。例如,label_names [0] ==“飞机”,label_nam...
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...
,# 10. 透视变换transforms.Compose([transforms.RandomPerspective(distortion_scale=0.5)]),]# 将数据增强应用于数据集并可视化增强后的图像fori,transforminenumerate(data_transforms):augmented_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)# 获取一些示例图像...
1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类**(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)**,这十大类共同组成了50000的训练集,10000的测试集,每一张图片都是32*32的3通道图片(彩色图片),在神经网络中,通常表示成如下形式: ...
1、CIFAR-10数据介绍 Cifar-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集,它包含 60000 张 32 X 32 的 RGB 彩色图片,总共 10 个分类。其中,包括 50000 张用于训练集,10000 张用于测试集。
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...