首先cifar10是一个数据集 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( horse )、...
对图片进行增强,并前后对比 importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 载入 CIFAR-10 数据集transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader...
此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进行图像分类的一般思路和方法。 官方下载网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets 使用torch.utils.data加载数据: importnumpyasnpimporttorchimporttorchvis...
bin:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz 2. 数据解析,Python为例 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...
CIFAR-10数据集简介 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( ...
深度学习:CIFAR-10数据集 深度学习:CIFAR-10数据集 简介 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 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集 总数 图片尺寸 色彩 类别数 训练集 测试集 6......
class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100,"meta")) defone_hot(x, n): """ convert index representation to one-hot representation """ x = np.array(x) assert x.ndim ==1 return np.eye(n)[x] def_load_batch_cifar10(filename, dtype='float64'): ...
Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于 多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 可以看到,同已经成熟的人脸识别相比,普适物体识别挑战巨大,数据中含有大量特征、噪声,识别物体...
CIFAR-10 数据集介绍 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 数据集网站 如果从官网下载数据集很慢,可以使用国内的地址 http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz MNIST 数据集为 0~9 的数字,而 CIFAR-10 数据集为 10 类物品识别,包含飞机、车、鸟、猫等。照片大小为 32*32 的彩色图片(三通道)。每个类别大概有 6000 张照片,其中随机筛选...