dataset_folder=r"E:\Python36\my tensorflow\DataSet\CIFAR-10\cifar-10-batches-py"train_dataset,train_labels=loadDataset(dataset_folder)valid_dataset,valid_labels=loadValidset(os.path.join(dataset_folder,"test_ba
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’, ‘hor...
CIFAR-10数据集是一个在计算机视觉领域广泛应用的基准测试数据集,主要用于识别普适物体。以下是对CIFAR-10数据集的详细介绍: 一、数据集概述 CIFAR-10数据集由多伦多大学计算机科学系的Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理,是一个小型但丰富的彩色图像数据集。它包含了60000张32x32的彩色图像,这些图像被分为10个类别...
CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像。(3...
CIFAR-10 数据集简介 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片:飞机( a叩lane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船(...
CIFAR-10 该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。 测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一...
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