数据集被分为训练集和测试集,其中训练集包含50,000张图片,测试集包含10,000张图片。每张图片都是3*32*32,也即3-通道彩色图片,分辨率为32*32。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...
CIFAR-10数据集分为5个batch的训练集和1个batch的测试集,每个batch包含10,000张图片。每张图像尺寸为32*32的RGB图像,且包含有标签。一共有10个标签:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck十个类别。 我在CIFAR-10网站中下载的是[CIFAR-10 python version](http://www.cs.toronto...
如果你真的需要使用28×28灰度图像数据集,那么可以看看notMNIST数据集和一个MNIST-like fashion product数据集(一个非常有趣的数据集,也是10分类问题,不过是时尚相关的)。 notMNIST数据集:http://yaroslavvb.blogspot.com/2011/09/notmnist-dataset.html MNIST-like fashion product数据集:https://github.com/zalan...
首先,简单介绍一下我们将要用到的经典数据集:CIFAR-10。 CIFAR-10数据集由60000张3×32×32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,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放...
构建图像分类网络(Pytorch官方手册CIFAR10案例) 引言 对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。
CIFAR-10和CIFAR-100均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。而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批的数据...
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 )、船( ship )和卡车( truck ...
Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类 1、cifar 10 数据集简介 2、数据导入 3、CNN模型搭建 4、模型编译训练 5、模型评估及预测 6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类**(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)...
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,电脑会自动检测root路径下有无数据集,若不存在数据集,则自动进行下载。 数据预处理使用到了torchvision.transforms这个工具包。