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CIFAR10数据集及处理后PNG图片下载

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简介:
本资源提供CIFAR10数据集中的图像文件,共计包含10个类别、共10000张彩色图像,每类各1000张,并支持以PNG格式进行下载。 压缩包包含两个部分:1. CIFAR-10 原始数据集;2. 将 CIFAR-10 数据集转换为 PNG 格式的图片文件,并按照训练集(train)与测试集(test)分为两个独立的文件夹,每个类别分别存放在各自对应的子目录中。 CIFAR-10 是一个小型物体识别的数据集合,由 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 在 Hinton 的指导下整理而成。该数据集中包含 10 类别的 RGB 彩色图像:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马匹、船只和卡车。每个图片的尺寸为32×32像素,整个训练集共有5万张图片,测试集则有1万张图片。

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客服
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  • CIFAR10PNG
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    本资源提供CIFAR10数据集中的图像文件,共计包含10个类别、共10000张彩色图像,每类各1000张,并支持以PNG格式进行下载。 压缩包包含两个部分:1. CIFAR-10 原始数据集;2. 将 CIFAR-10 数据集转换为 PNG 格式的图片文件,并按照训练集(train)与测试集(test)分为两个独立的文件夹,每个类别分别存放在各自对应的子目录中。 CIFAR-10 是一个小型物体识别的数据集合,由 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 在 Hinton 的指导下整理而成。该数据集中包含 10 类别的 RGB 彩色图像:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马匹、船只和卡车。每个图片的尺寸为32×32像素,整个训练集共有5万张图片,测试集则有1万张图片。
  • PNG:操作PNG
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    本教程详细介绍如何对PNG格式的图像进行各种编辑和优化操作,包括裁剪、调整大小、添加滤镜等技巧。 网上对于PNG图片处理工具不太满意,这里提供了一个使用GDI二次封装的版本,并附有类和实例说明以及备份功能。
  • PNG格式
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    本页面提供各类高质量PNG格式图片免费下载,涵盖多种主题与应用场景,适用于网站设计、社交媒体分享等,满足您的各种需求。 下载PNG图片可以方便一些,以前总是找不到合适的资源。
  • Kodak24免费
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    Kodak24图像处理数据集包含24幅高质量的照片,适用于各种图像处理和压缩算法的研究与测试。现提供免费下载,助力科研人员及开发者提升图像技术。 Kodak24图像处理数据集是一个常用的开源资源,但很多地方需要积分才能下载,这让人感到不便。希望有人能提供一个不需要积分的途径让大家都能够获取到这个数据集。
  • CIFAR10cifar10.zip)
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    CIFAR-10数据集是一个包含60000张32x32彩色图像的数据集,分为10个类别,广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 MXNet 官网提供了关于如何在分布式环境下训练 cifar10 数据集的教程和示例代码。
  • PyTorch-CIFAR10:使用PyTorchCIFAR-10
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    本项目展示了如何利用深度学习框架PyTorch来训练和测试CIFAR-10图像分类模型。通过实践,学习者可以掌握基本的神经网络构建、训练及评估技巧。 在CIFAR10上使用PyTorch的个人实践灵感来源于某个项目或论文(此处省略原出处)。本段落介绍的是CIFAR-10数据集,它包含60,000张32x32彩色图像,分为10个类别。每个类别的训练集中有5,000张图片,测试集中则各有1,000张随机选择的图片。 整个数据集被划分为五个训练批次和一个单独的测试批次,每批包含10,000张图像。训练批次中的图像顺序是随机排列的,并且某些类别的数量在不同批量中可能有所不同,以确保每个类别在整个训练集中均匀分布。 为了运行该项目,请使用Python 3.6、PyTorch 0.4.0和torchvision 0.2.0版本。可以通过执行命令 `python3 main.py` 来启动程序,并且可以添加以下可选参数: - `--lr default=1e-3`: 学习率,默认值为1e-3。 - `--epoch default=200`: 训练周期数,即模型训练的轮次,默认设置为200。
  • 在VC6.0中加和透明PNG
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    本文介绍如何在Visual C++ 6.0环境下加载PNG格式图片,并实现图片背景的透明显示效果。 在VC6.0环境下开发C++应用程序时,有时我们需要加载PNG图像,并且可能还需要实现图像或整个程序的透明效果。PNG格式支持透明度,这在许多现代应用中是必需的功能。然而,在VC6.0中不直接支持PNG处理,因此需要依赖额外库如GDI+来完成这些任务。 为了使用GDI+功能,你需要包含相应的头文件和链接到必要的库: ```cpp #include ``` 在项目的设置中添加`gdiplus.lib`作为链接器的输入依赖项。以下是加载PNG图片的基本步骤: ```cpp Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput; ULONG_PTR gdiplusToken; Gdiplus::GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL); Gdiplus::Bitmap* bitmap = new Gdiplus::Bitmap(L你的PNG图片路径); ``` 加载图像后,可以通过设置颜色矩阵来处理透明度: ```cpp Gdiplus::Graphics graphics(hdc); // 假设hdc是设备上下文 Gdiplus::ImageAttributes imageAttr; Gdiplus::ColorMatrix colorMatrix = {1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 , -256/255. // 设置透明度 }; imageAttr.SetColorMatrix(&colorMatrix); graphics.DrawImage(bitmap, Gdiplus::Rect(0,0,bitmap->GetWidth(), bitmap->GetHeight()), &imageAttr); ``` 最后,确保在程序结束时释放资源并关闭GDI+: ```cpp delete bitmap; Gdiplus::GdiplusShutdown(gdiplusToken); ``` 这个示例展示了如何利用VC6.0环境中的GDI+库来加载PNG图像,并实现透明效果。对于更复杂的窗口或控件的透明度处理,可以使用`SetLayeredWindowAttributes`函数。 尽管VC6.0是一个较旧的开发环境,但在没有迁移到更新版本的情况下,通过这种方式仍然能够有效地进行图形和图像操作。
  • EMNIST ByClass中的PNG
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    本数据集包含EMNIST ByClass中的所有图像文件,总计62类不同字符的手写体PNG图片,适用于手写识别和机器学习训练。 在网上找不到包含数字以及英文大小写的公开数据集后,我决定解析byclass数据集进行使用。这个数据集中有60多万张训练图片和10多万张测试图片,总共包含了62个类别(包括数字0到9、小写字母a到z及大写字母A到Z)。文件中不仅包含原始的全部图片及其对应的标签信息,还提供了已经分类完成的相关文件。
  • CIFAR10原始
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    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像,分为10个类别,每类6000张图片,用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集(原图片) CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集,特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像,这些图像是按十个不同的类别分类的,每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述: 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建,并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点,CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络(CNN)等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构: 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片,这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹,每个代表一个类别,并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用: 1. 数据加载:可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。