一、CIFAR100概述 CIFAR100数据集有100个类。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...
coarse_labels——一个范围在0-19的包含n个元素的列表,对应图像的大类别 fine_labels——一个范围在0-99的包含n个元素的列表,对应图像的小类别 而meta的dict中只包含fine_label_names,第i个元素对应其真正的类别。 但是caffe不支持这样的数据格式啊,下面我们用一段python脚本将其转换为大家熟悉的lmdb: importosi...
一、CIFAR100概述 CIFAR100数据集有100个类。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...
coarse_labels,所属大类。 data,长度为50000 x 3072的的二位数据,每一行代表一幅图片的像素值。 使用tensorflow_datasets importtensorflowastfimporttensorflow_datasetsastfdsimportjaxdefsetup():(trains,tests),meta=tfds.load("cifar100",data_dir="/tmp/",split=[tfds.Split.TRAIN,tfds.Split.TEST],with_inf...
数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。 4.CIFAR-100数据集Python版本 5.CIFAR-10代码实现 (1)CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。
CIFAR100 Coarse Simple function that converts CIFAR100 in PyTorch from sparse labels to coarse labels based on superclass. Usage 1: Update using function sparse2coarse trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root) trainset.targets = sparse2coarse(trainset.targets) # update labels Usage 2: Imp...
import _pickle with open(file, 'rb') as fo:dict = _pickle.load(fo, encoding='bytes')return dict # 给定路径添加数据呢 def Dealdata(adata, bdata, train=1, path='C:'):for aa, bb, c, d in zip(bdata[b'filenames'], bdata[b'fine_labels'], bdata[b'coarse_labels'], bdata[...
return train_data, np.array(train_coarse_labels), np.array(train_fine_labels), test_data, np.array(test_coarse_labels), np.array(test_fine_labels), clabel_names, flabel_names if __name__ == '__main__': datapath = "./data/cifar-10-batches-py" ...
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 belongs) and a "coarse" label (the supe...
一、CIFAR100概述CIFAR100数据集有100个类。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、 ...