(1)、CIFAR-10 是3 通道的彩色RGB 图像,而MNIST 是灰度图像。 (2)、CIFAR-10 的图片尺寸为32 × 32 , 而MNIST 的图片尺寸为28 × 28 ,比MNIST 稍大。 (3)、相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、特征都不尽相同,这为识别带来很大困难。直接的线性模型...
CIFAR-10 是一个 包含 10 个类别图片的小型图像数据集,由加拿大多伦多大学发布,主要用于图像分类的初学者练习。其特点如下: 图片数量:共计 60,000 张 32x32 彩色图像。 类别数量:10 个类别,分别是 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船,和 卡车。 训练集与测试集划分: 训练集:50,000 张。
CIFAR-10 数据集 图所示。 下面这幅图就是列举了10各类,每一类展示了随机的10张图片:与MNIST数据集中目比,CIFAR-10具有以下不同点: •CIFAR-10是3通道的彩色 RGB 图像...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...
01-Cifar10 数据集简介 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...
CIFAR-10是这个系列中介绍的第二个数据集。由Alex Krizhevsky和 Ilya Sutskever收集的一个用于大分类的数据集。CIFAR是加拿大政府投资的一个先进科学项目研究所。财力雄厚呀～～这个项目找到了计算机科学家,生物学家,电气工程师,神经科学家,物理学家,心理学家,加速推动了DEEP LEARNING的进程。
CIFAR-10是一个图像数据集,包含60000张32x32分辨率的彩色图像。这些图像根据内容被分为10个类别,分别是:airplane(飞机)、automobile(汽车)、bird(鸟)、cat(猫)、deer(鹿)、dog(狗)、frog(青蛙)、horse(马)、ship(船)、truck(卡车)。每个类别包含6000张图片,并且各类别之间互不交叉。该数据集广泛应用于图像分类...
2.1.2.1 CIFAR-10例子介绍 图像分类数据集示例:CIFAR-10,一个流行的图像分类数据集。这个数据集由60000个32像素高和宽组成的小图像组成。每个图像都被标记为10个类之一(例如“飞机、汽车、鸟等”)。这60000个图像被分割成50000个图像的训练集和10000个图像的测试集。在下图中,您可以看到10个类中每个类的10个随机...
(0,name='global_step',trainable=False)# cifar10 数据文件夹data_dir='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/data/cifar-10-batches-bin/'# 训练时的日志logs文件,没有这个目录要先建一个train_dir='/home/your_name/TensorFlow/cifar10/cifar10_train/'# 加载 images,labelsimages,labels=my_cifar10_input...
1、使用TF读取CIFAR-10 数据 CIFAR-10简介 官网链接: The CIFAR-10 dataset 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( ...