其它数据增强方式 importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms# 下载CIFAR-10数据集train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True)# 定义数据增强的转换方法data_transforms=[# 1. 随机水平翻转transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)]),# 2. 随...
CIFAR-10的简介 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( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、...
This dataset is just like the CIFAR-10, except it has 100 classes containing 600 images each. There are 500 training images and 100 testing images per class. The 100 classes in the CIFAR-100 are grouped into 20 superclasses. Each image comes with a "fine" label (the class to which it...
CIFAR-10 dataset 的下载与使用 基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。 所有照片分属10个不同的类别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck...
CIFAR-10 dataset 的下载与使用 基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。 所有照片分属10个不同的类别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck...
CIFAR-10 dataset 的下载与使用、转图片 基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255。 所有照片分属10个不同的类别,分别是 ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse...
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( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗...
TF读取CIFAR-10数据CIFAR-10简介官网链接:TheCIFAR-10datasetCIFAR-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AlexKrizhevsky和IlyaSutskever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 ...
fromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoader 数据集 有许多方法可以下载 CIFAR-10 数据集,比如多伦多大学网站里就包含了相关数据集。在这里,我推荐大家使用格物钛的公开数据集平台(graviti.cn/open-datasets),因为在这个平台上,如果使用他们的 SDK,不用下载也可以获取免费的数据集资源。事实上,这个公开数据集平台包含...
这里以cifar10的test数据为例。 import osimport pickleimport numpy as npimport mindsporefrom mindspore.dataset import GeneratorDataset class CIFAR10(object): train_list = [ 'data_batch_1', 'data_batch_2', ...