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CIFAR-10 Python 数据集.tar

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简介：
CIFAR-10 Python数据集 是一个包含60,000张彩色图像的数据集合，分为10个类别，适用于Python环境下的机器学习和计算机视觉研究。 CIFAR-10 是由 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 在 Hinton 的指导下整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。该数据集包含 10 类别的 RGB 彩色图片，分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车。每张图片的尺寸为32×32像素，并且整个数据集中共有50,000张训练图像以及10,000张测试图像。 与 MNIST 数据集相比，CIFAR-10 有以下不同点： - CIFAR-10 包含的是彩色 RGB 图像，而 MNIST 则是灰度图。 - CIFAR-10 的图片尺寸为32×32像素，比MNIST的28×28稍大一些。 - 相较于手写字符，CIFAR-10 中包含的真实世界物体具有较大的噪声和不一致的比例及特征，这使得识别变得更具挑战性。直接应用线性的模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上的表现较差。

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  • CIFAR-10 Python 数据集.tar
    优质
    CIFAR-10 Python数据集 是一个包含60,000张彩色图像的数据集合，分为10个类别，适用于Python环境下的机器学习和计算机视觉研究。 CIFAR-10 是由 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 在 Hinton 的指导下整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。该数据集包含 10 类别的 RGB 彩色图片，分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车。每张图片的尺寸为32×32像素，并且整个数据集中共有50,000张训练图像以及10,000张测试图像。 与 MNIST 数据集相比，CIFAR-10 有以下不同点： - CIFAR-10 包含的是彩色 RGB 图像，而 MNIST 则是灰度图。 - CIFAR-10 的图片尺寸为32×32像素，比MNIST的28×28稍大一些。 - 相较于手写字符，CIFAR-10 中包含的真实世界物体具有较大的噪声和不一致的比例及特征，这使得识别变得更具挑战性。直接应用线性的模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上的表现较差。
     
  • CIFAR-10数据集
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    CIFAR-10数据集是由50000张训练图像和10000张测试图像组成的小规模图像识别数据集，涵盖十个类别。 CIFAR-10数据集包含了用于图像分类任务的彩色图像。该数据集包含60,000张32x32大小的RGB图像，分为十个类别，每个类别有6,000张图片，其中50,000张作为训练集，另外10,000张作为测试集。这些图像是从8千多万幅网络图像中筛选出来的，并且已经过预处理和标准化以便于使用。 数据集中包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马和船等常见物体的图片。每个类别都有丰富的变化，如视角变换、光照条件的变化以及部分遮挡等情况，从而使得分类任务更具挑战性。 CIFAR-10广泛应用于机器学习研究中，特别是卷积神经网络的学习与训练阶段。研究人员可以利用该数据集评估和比较不同模型在图像识别方面的性能。
     
  • CIFAR-10数据集
    优质
    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的机器学习研究项目中的一个图像分类数据集，包含10个类别共计60000张32x32大小的彩色图片。 Cifar-10数据集包含60000张32x32彩色图像，其中50000张用于训练，10000张用于测试，主要用于卷积神经网络（CNN）的训练。
     
  • CIFAR-10数据集
    优质
    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的一个图像识别挑战集合，包含60,000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别。 CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像识别基础数据集。
     
  • CIFAR-10数据集
    优质
    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的机器学习研究项目，包含60000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别。 该数据集包含60000张彩色图像，每张图的尺寸为32*32像素，并分为10个不同的类别，每个类别的图片数量都是6000张。其中50000张用于训练目的，被划分为五个独立的数据批次，每个批次包括10000张图片；剩下的10000张则专门用来进行测试，构成一个单独的测试批组。 在构建测试集时，从每一个类别中随机选取了1000张图片。而剩余未选中的图片被用于创建训练数据，并且这些图像在整个训练集中是随机排列的。值得注意的是，在每个独立的数据批次内，各类别的具体数量可能有所不同；但是整体来看，所有五个训练批加起来总共包含每类5000张图。
     
  • CIFAR-10批次数据集（Python版）
    优质
    CIFAR-10批次数据集（Python版）提供了包含飞机、汽车等十个类别共60000张彩色图像的数据集合，用于机器学习模型训练与验证。 在下载CIFAR数据集时如果遇到官网速度慢的问题，这里提供一个可供大家使用的版本以方便需要的朋友进行下载。
     
  • cifar-10-python数据集（tar.gz格式）
    优质
    CIFAR-10 Python数据集（以tar.gz格式提供）包含60000彩色图像，分为10类，每类有6000张图片，适用于小型物体识别和机器学习模型训练。 官方网站的下载速度较慢。
     
  • CIFAR-10-Python数据集RAR文件
    优质
    CIFAR-10-Python数据集RAR文件包含了用于图像识别和机器学习研究的常用Python格式的数据集，适用于训练模型进行视觉模式识别。 源网站速度较慢，可以下载文件后在本地使用。
     
  • CIFAR-10与CIFAR-100数据集.zip
    优质
    本资源包含CIFAR-10和CIFAR-100图像分类数据集，适用于计算机视觉领域中的深度学习研究。包含50000个训练样本及额外的测试集。 由于TensorFlow 2.0的Keras API需要从CIFAR官方下载数据集速度较慢，并且代码会检查MD5值，因此我整理了一份数据集供分享使用。直接将其解压到以下路径即可： - Windows: C:\Users\你的用户名\.keras\datasets - Linux: ~/.keras/datasets 这样就可以正常使用了。