这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) 以下是CIFAR-100中的类别列表: CIFAR-100下载 CIFAR-100 python版本CIFAR-100 Mat...
官方网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets CIFAR-10 是一个图像分类数据集,其中包含 10 类不同类型的彩色图片,每类图片有 6000 张,共计 60000 张图片。每张图片的分辨率为 32x32 像素,包含 3 个颜色通道(RGB),因此每张图片的大小为 32x32x3。 CIFAR-10 数据集的 10 个类别分别为: 1. 飞机(airplane)...
load a batch in the CIFAR-100 format """ path = os.path.join(data_dir_cifar100, filename) batch = np.load(path) data = batch['data'] /255.0 labels = one_hot(batch['fine_labels'], n=100) return data.astype(dtype), labels.astype(dtype) defcifar100(dtype='float64', grayscale=...
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: S.没有SuperclassClasses 1.aqu...
1. cifar-10 CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets cifar-10-batches-py(Python 接口) import os import pickle import numpy as np def load_CIFAR10_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: data = pickle.load(f, encoding='latin1') ...
Rodrigo Benensonhas been kind enough to collect results on CIFAR-10/100 and other datasets on his website;click hereto view. Dataset layout Python / Matlab versions I will describe the layout of the Python version of the dataset. The layout of the Matlab version is identical. ...
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 整个数据集被分为5个training batches和1个test batch(每个batch有10000张图片) ...
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() ...
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: ...
CIFAR10和CIFAR100数据集由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton等人收集。Alex Krizhevsky后来提出了经典的神经网络AlexNet,是深度学习复兴的里程碑;Hinton则与3.1.1节中提到的Yann Lecun和Y.Bengio 3人并称为“深度学习三巨头”,可见研究员们在早期都做了非常重要的数据整理工作。