data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir, "cifar-10-batches-py") data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir, "cifar-100-python") class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10, "batches.meta")) class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100, "me...
data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir,"cifar-10-batches-py") data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir,"cifar-100-python") class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10,"batches.meta")) class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100,"meta"))...
可以看出,CIFAR10数据集有点类似于类别多样性得到了扩充的MNIST彩色增强版,图像大小差不多,数据集大小也一样,类别也相等。 CIFAR10数据集的10个类别分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。其中,airplane、automobile、ship和truck类都是交通工具类图像,bird、cat、deer、dog、frog...
可以看出,CIFAR10数据集有点类似于类别多样性得到了扩充的MNIST彩色增强版,图像大小差不多,数据集大小也一样,类别也相等。 CIFAR10数据集的10个类别分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。其中,airplane、automobile、ship和truck类都是交通工具类图像,bird、cat、deer、dog、frog...
Cifar-10数据集 Cifar-10数据集,包含60000张32x32彩色图像,其中训练集图像50000张,测试集图像10000张,主要用于CNN训练 上传者:m0_37602827时间:2019-03-31 cifar-100-python.zip cifar100数据集,为二进制文件;里面共有100类图像,每类各有500个训练图像和100个测试图像;还包含直接读取该二进制文件的py文件 ...
下面( )是经常用于目标检测和图像分割任务的数据集。A.Cifar10/100数据集B.Mnist数据集C.MS COCO数据集D.Pascal VOC数据集
CIFAR-100数据集 就像CIFAR-10数据集一样。唯一的区别是它有100个类, 每个类包含600个图像。每个课程有100张测试图像和500张训练图像。这100个类别分为20个超类, 每个图像带有一个”粗糙”标签(它所属的超类)和一个”精细”标签(它所属的类)。
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,他有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/。这个是一个大项目,你可以点击那个big map提交自己的标签,可以帮助他们训练让计算机识别物体的模型) CIFAR-10 ...
数据处理 由于CIFAR-10和CIFAR-100的图片都是32x32大小,因此可以直接使用matplotlib库将其显示出来。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 显示CIFAR-10的第一张图片 plt.imshow(np.transpose(train_data[b'data'][0].reshape((3, 32, 32)), (1, 2, 0))) plt.show() ...
CIFAR-100数据集 就像CIFAR-10数据集一样。唯一的区别是它有100个类,每个类包含600个图像。每个课程有100张测试图像和500张训练图像。这100个类别分为20个超类,每个图像带有一个“粗糙”标签(它所属的超类)和一个“精细”标签(它所属的类)。 CIFAR-100数据集中有以下类别: ...