每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像,其中500张作为训练集,100张作为测试集。对于每一张图像,它有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应下图中的classes和superclass。也就是说,CIFAR100数据集是层次的。 二、CIFAR100数据集文件及导入代码 下载好的CIFAR100数据集解压后,...
第i行的类名称对应于数字标签i。 CIFAR-100数据集 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...
cifar100_testing=torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, train=False, download=True, transform=transform_test) testloader=torch.utils.data.DataLoader(cifar100_testing, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=num_workers) returntrainloader,testloader...
第i行的类名称对应于数字标签i。 CIFAR-100数据集 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 python版本 CIFAR-100 Matlab版本 CIFAR-100二进制版本(适用于C程序) 数据集布局 Python/matlab版本 python和Matlab版本的布局与CIFAR-10相同. 二进制版本 CIFAR-100的二进制版本与CIFAR-10的二进制版本相似,只是每个图像都有两个标签字节(粗略和细小)和3072像素字节,所以二进制文件如下所示: ...