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...
今天,给大家介绍一个经典的图像分类数据集——CIFAR-10,其广泛用于机器学习领域的计算机视觉算法基准测试。虽然经过10多年的发展,这个数据集的识别问题已经被“解决”,很多模型都能轻松达到80%的分类准确率,…
CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载：使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼，只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 数据集简介 CIFAR10数据集总共包含10个类别,每张图片为3通道的RGB图片,大小为32x32像素。 数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集,设置下载路径root和download=True,电脑会自动...
Cifar-10数据集总共有6个文件,其中5个文件用于训练,一个文件用于测试验证。我们在前文已对Cifar-10数据集有过详细介绍: 基于libtorch的LeNet-5卷积神经网络实现(2)--Cifar-10数据分类 由于5个用于训练的文件总共包含了5*10000张三通道图像,如果要全部读出来训练,所占用的内存非常大,可能会超出限制导致程序崩溃,所...
CIFAR-10数据集: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10 数据集由 10 类 60000 张 32x32 彩色图像组成,每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为 5 个训练批次和 1 个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张...
CIFAR-10 是一个适用于图像分类任务的小型数据集。图片的尺寸为 32×32,一共包含10 个类别:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck),共有50000张训练集图片和10000张测试集图片,其中,每个类别分别有6000张图片(5000训练集...
CIFAR-10.(Canadian Institute for Advanced Research)是由 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,60000个32*32的彩色图像,50000个training data,10000个 test data 有10类,飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车,每类6000张图。与MNIST相比,色彩、颜色噪点...
在计算机视觉领域中,CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集,广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络(CNN),并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文,您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。