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cifar-10-python数据集（tar.gz格式）

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简介：
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。

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  • cifar-10-python数据集（tar.gz格式）
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    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-100-python数据集（tar.gz格式）
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    CIFAR-100 Python 数据集以 tar.gz 格式提供，包含100类图像，每类有600张彩色图片，适用于学习和研究计算机视觉任务。 使用 Keras 进行深度学习探索的人群可以跳过通过 Keras 下载数据集（因为速度较慢），直接将这些数据集下载下来并放到 `.keras/datasets` 目录下，之后就可以直接调用了。
     
  • CIFAR-10数据集 JPG格式
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    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分类数据集（PNG格式）
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    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。
     
  • cifar-10-python数据集（图像转换后的格式）
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    CIFAR-10 Python数据集包含经过特定处理的60,000张彩色图像，分为10类，每类都有完整的训练和测试子集，适用于各类计算机视觉任务。 该数据集包含60,000张彩色图像，每张图像是32*32大小，并分为10个类别，每个类别有6,000张图片。解压后的文件结构包括batches.meta、data_batch_1至data_batch_5以及test_batch和readme.html等文件。
     
  • CIFAR-10 Python 数据集.tar
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    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，包含JPG图片格式
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    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。
     
  • 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
    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。