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...
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一...
valid_dataset=np.zeros((10000,3*32*32),dtype=np.int32)#训练集 先用0填充,每个元素都是4byte integer valid_labels=np.zeros((10000),dtype=np.int32)d=unpickle(path)#测试含1万张图片的数据forjinrange(len(d[b'labels'])):#每张图片,shape:(3072,)valid_dataset[j]=d[b'data'][j]valid_l...
1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集 2.定义网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络并更新网络参数 5.测试网络 CIFAR-10数据加载及预处理 CIFAR-101是一个常用的彩色图片数据集,它有10个类别: 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck...
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’。其中五万张图片被划分为...
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) ...
获取cifar-10数据集 Cifar-10由60000张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(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 cifar-10数据集和cifar-100数据集的官方网址都是:https://www.cs.toron...
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...
数据集使用的数据集:CIFAR-10数据集大小:175M,共10个类、6万张32*32彩色图像训练集:146M,共5万张图像测试集:29M,共1万张图像下载的时候选择binary version环境:CPU windows因此script中是shell脚本是无法直接使用的训练过程修改用到的yaml文件,默认为default_config.yaml文件,训练cifar10数据集时,ds_type: cifar...