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CIFAR-10-Batches-PY.rar

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简介：
CIFAR-10-Batches-PY 是一个包含 CIFAR-10 数据集 Python 版本的压缩文件，适用于图像识别和分类任务的研究与开发。 CIFAR-10数据集可以下载后直接用于分类任务。

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  • CIFAR-10-Batches-PY.rar
    优质
    CIFAR-10-Batches-PY 是一个包含 CIFAR-10 数据集 Python 版本的压缩文件，适用于图像识别和分类任务的研究与开发。 CIFAR-10数据集可以下载后直接用于分类任务。
     
  • cifar-10-batches-py.zip 数据集文件
    优质
    CIFAR-10数据集包含50,000个训练图像和10,000个测试图像，分为10类，每类都有彩色图像，用于计算机视觉模型的训练与评估。 CIFAR-10数据集是一个常用的数据集合，主要用于训练和测试计算机视觉算法。它包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000幅图片。这5万个样本用于训练模型，另外的1万张图则用来验证所构建模型的效果。CIFAR-10数据集是研究和开发视觉识别技术的重要资源之一。
     
  • cifar-10-batches-py.tar.gz 数据集文件
    优质
    CIFAR-10-batches-py.tar.gz 是一个压缩文件，包含CIFAR-10数据集，该数据集由50,000个训练图像和10,000个测试图像组成，分为10类。 请将文件 cifar-10-batches-py.tar.gz 放在 Linux 系统的 /home/XXX/.keras/datasets 目录下或 Windows 系统的 用户/.keras/datasets 目录下。
     
  • cifar-10-batches-py.zip 数据集文件
    优质
    CIFAR-10数据集包含60,000张彩色图像，分为10类，每类包含6,000张图片，用于小型物体识别任务。 cifar-10-batches-py.zip是一款数据集文件，包含了用于训练图像分类模型的图片批次。
     
  • cifar-10-python-data.zip
    优质
    CIFAR-10 Python数据集压缩包包含常用的小型图像分类数据集，适用于计算机视觉任务和深度学习模型训练。 CIFAR10数据集包含60,000个样本，每个样本是一张32*32像素的彩色图像（RGB格式），每张图像是由三个通道(R、G、B)组成。这6万个样本被分为5万训练样本和1万测试样本。 CIFAR10数据集用于监督学习训练任务，并且每个样本都附带有一个标签，用以标识其类别。该数据集中有10种不同类别的物体，分别通过数字标签（从0到9）进行区分：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
     
  • 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。
     
  • CIFAR-10（图片版）
    优质
    CIFAR-10（图片版）包含一万张彩色图像，分为十个类别，每类一千张，尺寸为32x32像素，广泛应用于机器学习模型的训练与测试。 这是我从官方下载的cifar10源文件，并通过可视化代码从二进制文件中提取出来的图片，供大家学习参考。
     
  • CIFAR-10数据集
    优质
    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。