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,...
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...
cifar100_training=torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader=torch.utils.data.DataLoader(cifar100_training, batch_size=args.bs, shuffle=True, num_workers=num_workers) cifar100_testing=torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, ...
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 M...
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: <1x粗标签> <1x精标签> <3072x像素> ...
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: <1x粗标签> <1x精标签> <3072x像素> ...
CIFAR-10(Canadian Institute For Advanced Research)是一个经典的图像分类数据集,共有10个类别,每个类别有6000张32*32的彩色图片,其中50000张作为训练集,10000张作为测试集。 二、CIFAR10数据集读取 import pickle import numpy as np def load_CIFAR_batch(filename): ...