(1)CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。 (2)_load_batch_cifar10函数 该函数加载CIFAR-10格式的块文件。根据块文件名filename和相对文件路径data_dir_cifar10拼接得到块文件位置。用numpy中的load函数加载(用cPickle中的load函数也可以加载)返回batch,batch是1个字典,里面包含数据和标签。根据数...
data_dir_cifar10 = os.path.join(data_dir,"cifar-10-batches-py") data_dir_cifar100 = os.path.join(data_dir,"cifar-100-python") class_names_cifar10 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar10,"batches.meta")) class_names_cifar100 = np.load(os.path.join(data_dir_cifar100,"meta"))...
可以看出,CIFAR10数据集有点类似于类别多样性得到了扩充的MNIST彩色增强版,图像大小差不多,数据集大小也一样,类别也相等。 CIFAR10数据集的10个类别分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。其中,airplane、automobile、ship和truck类都是交通工具类图像,bird、cat、deer、dog、frog...
可以看出,CIFAR10数据集有点类似于类别多样性得到了扩充的MNIST彩色增强版,图像大小差不多,数据集大小也一样,类别也相等。 CIFAR10数据集的10个类别分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck。其中,airplane、automobile、ship和truck类都是交通工具类图像,bird、cat、deer、dog、frog...
cifar10和100数据集.zip评分: 因为tensorflow2.0的keras api需要从cifar官方下载速度太慢,并且代码会检查md5,所以特意整理出来分享,直接将其解压到 windows: C:/用户/"你的用户名"/.keras/datasets/ Linux: ~/.keras/datasets/ 就可以使用 cifar10 cifar1002020-05-30 上传大小:323.00MB ...
下面( )是经常用于目标检测和图像分割任务的数据集。A.Cifar10/100数据集B.Mnist数据集C.MS COCO数据集D.Pascal VOC数据集
CIFAR-10数据集由10个类别的60000张三十乘三十个彩色图像组成, 意味着每个类别6000张图像。该数据集分为一个测试批次和五个训练批次。每批包含10000张图像。在测试批次中, 从每个类别中随机选择1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像。一些培训批次可能包含来自一个班级的图像比另一个班级的图像更多。
CIFAR-10和CIFAR-100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(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/。这个是一个大项目,你可以点击那个big map提交自己的标签,可以帮助他们训练让计算机识别物体的模型) CIFAR-10 ...
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: ...
数据处理 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() ...