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 )
一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方,以下表格列出了所需的官方代码。 二、下载CIFAR-10数据 在...
dataset=np.zeros((10000*5,3*32*32),dtype=np.int32)#训练集 先用0填充,每个元素都是4byte integer labels=np.zeros((10000*5),dtype=np.int32)foriinrange(5):d=unpickle(os.path.join(dataset_folder,"data_batch_%d"%(i+1)))#每个文件含1万张图片的数据forjinrange(len(d[b'labels'])):...
CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。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( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马(...
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...
CIFAR10数据集,它包含十个类别:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3 * 32 * 32,也就是RGB的3层颜色通道,每层通道内的尺寸为32*32。
CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集,图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。 官网 CIFAR-10数据集 整个数据集被分为5个training batches和1个test batch(每个batch有10000张图片) test batch:随机从每类选择1000张图片组成 ...
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...
一、cifar 10数据集介绍 数据集中每张图像尺寸为32x32，包含RGB三个通道，按照RGB通道顺序和每一通道的行顺序排列。每个训练样本对应一个32x32x3=3072个值的序列。batches.meta文件记录了数据集中的十类信息，data_batch_1至data_batch_5存储训练样本，test_batch存储测试样本。处理后的unpickle函数返回一...