bin:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz 2. 数据解析,Python为例 cifar-10 数据以字典的形式存储,key为:dict_keys([b’batch_label’, b’labels’, b’data’, b’filenames’]),也就是说包含四个内容: batch_label,标签,图像数据,图片对应的文件名。通过一下函数加载: 代码...
与MNIST 数据集中目比, CIFAR-10 具有以下不同点: • CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像,而 MNIST 是灰度图像。 • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32, 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28,比 MNIST 稍大。 • 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 ...
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...
对图片进行增强,并前后对比 importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 载入 CIFAR-10 数据集transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader...
CIFAR-10 数据集介绍 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,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html...
cifar10的10个类别cifar10的10个类别 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别,分别是: 1. 飞机(airplane) 2. 汽车(automobile) 3. 鸟类(bird) 4. 猫(cat) 5. 鹿(deer) 6. 狗(dog) 7. 青蛙(frog) 8. 马(horse) 9. 船(ship) 10. 卡车(truck)...
1 cifar10 数据介绍 1.1 数据来源 官方网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets CIFAR-10 是一个图像分类数据集,其中包含 10 类不同类型的彩色图片,每类图片有 6000 张,共计 60000 张图片。每张图片的分辨率为 32x32 像素,包含 3 个颜色通道(RGB),因此每张图片的大小为 32x32x3。 CIFAR-10 数据集的 10 个...
Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类 1、cifar 10 数据集简介 2、数据导入 3、CNN模型搭建 4、模型编译训练 5、模型评估及预测 6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介 cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类**(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车)...
0 引言 GoogLeNet,它是一种深度卷积神经网络,由Google研究人员在2014年提出,用于图像识别任务。 CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集,包含10个类别,每个类别有6000张32x32的彩色图像。 本文使用Pycharm及Pytorch框架搭建GoogLeNet神经网络框架,使
CIFAR10の训练 一,CIFAR10 CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。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( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( ...