Advertisement

CIFAR-100是常用的图像识别数据集之一

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
CIFAR-100数据集包含100个类别的6000张彩色图像，每个类别有600张图片，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。 CIFAR-100是一个广泛应用于图像识别任务的数据集，由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。“Canadian Institute for Advanced Research”（加拿大高级研究所）的缩写是“CIFAR”，而CIFAR-100则是该机构众多数据集中的一部分。这个数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片，这些图片涵盖了100个不同的类别。它被分为5个训练批次和一个测试批次，每个批次包括10,000张图像。在训练阶段有5万张图像用于学习模型，在另外的测试集中则包含1万个独立样本用来评估算法性能。 CIFAR-100中的这些类别进一步归类到20个超类别之下，例如“鸟”、“飞机”和“猫”。该数据集主要用于物体识别任务，并且作为一种基准测试工具来衡量机器学习及深度学习模型的效能。对于更详细的信息，可以参考Alex Krizhevsky等人在相关领域的公开论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CIFAR-100是常用的图像识别数据集之一
    优质
    CIFAR-100数据集包含100个类别的6000张彩色图像，每个类别有600张图片，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。 CIFAR-100是一个广泛应用于图像识别任务的数据集，由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。“Canadian Institute for Advanced Research”（加拿大高级研究所）的缩写是“CIFAR”，而CIFAR-100则是该机构众多数据集中的一部分。这个数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片，这些图片涵盖了100个不同的类别。它被分为5个训练批次和一个测试批次，每个批次包括10,000张图像。在训练阶段有5万张图像用于学习模型，在另外的测试集中则包含1万个独立样本用来评估算法性能。 CIFAR-100中的这些类别进一步归类到20个超类别之下，例如“鸟”、“飞机”和“猫”。该数据集主要用于物体识别任务，并且作为一种基准测试工具来衡量机器学习及深度学习模型的效能。对于更详细的信息，可以参考Alex Krizhevsky等人在相关领域的公开论文。
     
  • CIFAR-100 图像数据集格式
    优质
    CIFAR-100 数据集是由100个类别组成的图像集合，涵盖广泛的主题，每个类别包含600张32x32像素的彩色图片，用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-100 图片格式数据集按照 100 分类文件夹进行储存。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 - CIFAR-100 数据集
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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与CIFAR-100数据集合集.zip
    优质
    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 。
     
  • Python版CIFAR-100数据集
    优质
    CIFAR-100数据集的Python版本包含超过5000张彩色图像，分为100个类别，适用于深度学习和计算机视觉领域的模型训练与评估。 此数据集与CIFAR-10相似，但包含100个类别，每个类有600张图像。其中500张用于训练，100张用于测试。在CIFAR-100中，这100个类别被划分为20个超类。每一张图片都附有一个“精细”标签（表示其所属的特定类别）和一个“粗略”标签（表示它所归属的超类）。
     
  • MATLAB版CIFAR-100数据集
    优质
    简介：MATLAB版CIFAR-100数据集是包含100类图像的数据集合，专为机器学习与计算机视觉任务设计，适用于分类模型训练和验证。 此数据集与CIFAR-10相似，但包含100个类别，每个类有600张图像。其中500张用于训练，100张用于测试。在CIFAR-100中，这100个类别被划分到20个超类之下。每一张图片都附带有一个“精细”标签（即该图所属的特定类别）和一个“粗略”标签（即该图所在的超类）。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 (.zip)
    优质
    CIFAR-100 Python数据集(.zip)包含了100个类别、数万张32x32彩色图像，适用于分类算法训练与测试。 CIFAR-100数据集是由加拿大高级研究所（Canadian Institute For Advanced Research, CIFAR）创建的一个广泛使用的计算机视觉与深度学习基准数据集。该数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton三位学者在2009年开发，用于训练和评估机器学习模型特别是深度神经网络。 CIFAR-100的数据结构类似于其姊妹数据集CIFAR-10，但分类更加精细。它包含6万张32x32像素的彩色图像，分为100个不同的类别，每个类别有600张图片：500张用于训练模型和100张用于测试模型性能。这些图像是日常生活中常见物品的照片，如动物、交通工具及果蔬等，为研究者提供了多类分类挑战。 CIFAR-100数据集分为两个部分：一个是包含大部分图像的训练集，另一个是仅含少量图片的测试集。每个图像都标注了类别标签，以便模型可以学习识别不同类型的特征。由于图像是低分辨率的（32x32像素），该数据集适合研究在处理小尺寸图像时的表现以及如何利用有限的数据进行有效的特征提取。 对于深度学习来说，CIFAR-100是一个理想的起点，因为它既具有一定的复杂性又不至于过于庞大，使初学者和研究人员可以使用较小的计算资源来进行实验。常见的模型如卷积神经网络（CNN）与残差网络（ResNet），经常在该数据集上进行验证及比较。 Python版本的数据处理库通常已经为CIFAR-100进行了预处理工作，并能直接与其接口，例如TensorFlow和PyTorch中的相关模块。这些工具使得训练过程更加便捷高效。 作为推动深度学习领域发展的关键资源之一，CIFAR-100不仅被广泛用于学术研究中，在开源项目及竞赛里也常作标准数据集使用。通过此数据集的研究者可以探索新的模型架构、优化技术以及改进小样本学习、迁移学习和泛化能力等方向的技术。 因此，对于任何想要进入计算机视觉与深度学习领域的人来说，理解和掌握如何利用CIFAR-100进行研究是一项重要的技能。