Advertisement

CIFAR-10分类数据集（PNG格式）

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

简介：
CIFAR-10分类数据集包含60,000张彩色图像，分为10类，每类1000张训练样本和500张测试样本，所有图片均为32x32像素的PNG格式。 整理好的Cifar10分类数据集以png格式提供，包含6个文件：train1至train5以及test。每个train文件里有10000张图片，总计50000张训练图像；测试文件中则包含10000张用于评估的图片。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CIFAR-10分类数据集（PNG格式）
    优质
    CIFAR-10分类数据集包含60,000张彩色图像，分为10类，每类1000张训练样本和500张测试样本，所有图片均为32x32像素的PNG格式。 整理好的Cifar10分类数据集以png格式提供，包含6个文件：train1至train5以及test。每个train文件里有10000张图片，总计50000张训练图像；测试文件中则包含10000张用于评估的图片。
     
  • CIFAR2PNG：把CIFAR-10与CIFAR-100数据集变换成PNG格式图片
    优质
    CIFAR2PNG是一款工具或脚本，专门用于将CIFAR-10和CIFAR-100数据集中的原始位图文件转换为便于查看和处理的PNG图像格式。 cifar2png 是一个工具，用于将CIFAR-10或CIFAR-100数据集转换为PNG图像文件。安装方法如下： ``` pip install cifar2png ``` 使用该工具的方法是： ``` cifar2png [--name-with-batch-index] ``` 其中，`dataset` 参数可以指定为 `cifar10` 或 `cifar100` 或 `cifar100superclass`；而 `output_dir` 则是指定保存转换后的PNG图像文件的路径（目录会自动创建）。可选参数 `--name-with-batch-index` 可以基于批处理名称和CIFAR-10/CIFAR-100数据集索引来命名输出的图像文件。运行该工具时，它将从当前目录中自动下载并解压cifar-10-python.tar.gz或cifar-100-python.tar.gz 文件。 示例： 使用 CIFAR-10 数据集进行转换： ``` cifar2png cifar10 path/to/output ```
     
  • CIFAR-10数据集 JPG格式
    优质
    CIFAR-10数据集包含60,000张彩色图像，分为10个类别，每类包含6,000张32x32像素的JPG格式图片，常用作计算机视觉任务中的训练和测试。 CIFAR-10数据集包含50000张训练图片和10000张测试图片，所有图片均为jpg格式，并且图片文件名包含了对应的标签。
     
  • 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图像分类：基于Cifar-10数据集的实验
    优质
    本研究利用CIFAR-10数据集进行图像分类实验，探索不同算法在小型彩色图像识别中的效能与局限。 使用Cifar-10数据集进行图像分类 CIFAR-10数据集包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，每个类别的图片数量为6,000张。其中5万张用于训练，其余的1万张用作测试。 该数据集被划分为五个训练批次和一个单独的测试批次，每一个批次包含有10,000张图像。在这些中，测试批次中的每类恰好包含了随机选择出来的1,000个样本；而剩下的图片则以一种随机顺序分布在各个训练批次之中，尽管这样可能会导致某些类别比其他类别拥有更多的图像数量。 数据集的分类包括：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马和卡车。这些类目是完全互斥且不重叠的。“汽车”一词涵盖了轿车与越野车等类型，“卡车”则仅指大型货车，而不会包含皮卡车型号。 方法： 1. 导入CIFAR-10数据集。 2. 对导入的数据进行分析和预处理。 3. 应用主成分分析（PCA）对图像特征进行降维。 4. 使用随机森林算法进行分类预测。 5. 利用K近邻(KNN)方法来做出预测结果。 6. 采用逻辑回归模型来进行分类任务。
     
  • 针对KNN分类的CIFAR-10数据集
    优质
    本研究探讨了K近邻(KNN)算法在CIFAR-10图像数据集上的应用效果，分析其分类性能和参数优化策略。 CIFAR-10数据集用于机器学习和深度学习中的图像多分类训练。
     
  • CIFAR-10数据集图像分类综述
    优质
    本论文综述了CIFAR-10数据集在图像分类领域的应用与发展，总结了近年来基于该数据集的研究成果与方法，并探讨未来研究方向。 CIFAR-10数据集的所有图像已全部保存至压缩包内。
     
  • CIFAR-10数据集，包含JPG图片格式
    优质
    CIFAR-10数据集由60,000张32x32尺寸的彩色图像组成，涵盖10个类别。该数据集中的所有图片均以JPG格式存储，是计算机视觉任务中广泛使用的资源。 CIFAR-10数据集包含Python原生格式和JPEG格式的图片文件。代码生成的JPEG格式图像存储在train和test两个文件夹中，并且标签以0_0、0_1等命名方式表示。解压后可以直接使用data_batch进行训练。
     
  • 使用PyTorch进行CIFAR-10数据集分类
    优质
    本项目利用深度学习框架PyTorch对CIFAR-10图像数据集进行分类任务，通过设计神经网络模型实现高精度识别。 步骤如下：1. 使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集；2. 定义网络；3. 定义损失函数和优化器；4. 训练网络并更新网络参数；5. 测试网络。 运行环境：Windows + Python 3.6.3 + PyCharm + PyTorch 0.3.0 导入所需库： ```python import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch as t from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() # 将Tensor转成Image ```
     
  • 使用PyTorch进行CIFAR-10数据集分类
    优质
    本项目运用深度学习框架PyTorch，在CIFAR-10图像数据集上实现高效的卷积神经网络模型训练与测试，旨在提升小物体识别精度。 今天为大家分享一篇使用PyTorch实现对CIFAR-10数据集分类的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。让我们一起跟随文章深入了解一下吧。