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CIFAR-10/100 数据集中文详解

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简介：
本文档详细解析了CIFAR-10和CIFAR-100数据集，涵盖其图像特征、类别划分及应用场景，为深度学习研究者提供全面指南。 CIFAR-10/100数据集是深度学习进阶阶段常用的基准数据集，本段落档旨在提供关于这两个数据集的中文介绍。

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  • CIFAR-10/100 数据集中文详解
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    本文档详细解析了CIFAR-10和CIFAR-100数据集，涵盖其图像特征、类别划分及应用场景，为深度学习研究者提供全面指南。 CIFAR-10/100数据集是深度学习进阶阶段常用的基准数据集，本段落档旨在提供关于这两个数据集的中文介绍。
     
  • CIFAR-10与CIFAR-100数据集.zip
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    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。
     
  • CIFAR-10与CIFAR-100数据集合集.zip
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    本资源包包含CIFAR-10和CIFAR-100数据集，适用于计算机视觉领域的图像分类研究。每个数据集中均含有数千张彩色图片及对应标签，广泛应用于深度学习模型训练与测试。 Python版本的CIFAR-10/CIFAR-100数据集合集可以下载并解压到自定义路径下使用。原下载地址提供两个文件：cifar-10-python.tar.gz 和 cifar-100-python.tar.gz 。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 - CIFAR-100 数据集
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    简介：CIFAR-100 是一个包含100类、每类500张图像的小型图片数据集，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。本Python版本的数据集便于研究人员与开发者使用。 CIFAR-100 数据集包含 60,000 张 32x32 的彩色图像，这些图像分布在 100 个类别中，每个类有 600 张图片。这 100 类又被进一步划分为 20 个超级类别。每张图都有一个精细标签（表示其所属的具体类别）和一个粗糙标签（指示它所在的超级类别）。数据集中包含5万张训练图像以及1万张测试图像。 元文件提供了每个类及相应超级类的名称信息。
     
  • CIFAR-100 数据集
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    CIFAR-100数据集包含100个类别、总数60000张32x32彩色图像，常用于训练和测试计算机视觉算法。 CIFAR-100 是一个包含 60000 张 32x32 分辨率彩色图像的数据集，根据内容被分为 100 个小类别，这些小类别又属于 10 个大类：airplane（飞机）、automobile（汽车）、bird（鸟）、cat（猫）、deer（鹿）、dog（狗）、frog（青蛙）、horse（马）、ship（船）和 truck（卡车）。每个小类别之间没有交集。
     
  • CIFAR-100 数据集
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    CIFAR-100数据集是由加拿大高级研究所（CIFAR）发布的图像识别数据集，包含100个类别共计60000张32x32彩色图片，广泛用于训练和测试机器学习模型。 CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60,000 张分辨率为 32x32 的彩色图片，并根据内容被划分为 100 个小类别。这100个类别进一步归类到10个大类中，包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个小类别互不相同，没有交集。
     
  • 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
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    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
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    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
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    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。