Advertisement

CIFAR-10与CIFAR-100数据集.zip

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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 。
     
  • 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-10数据集.zip
    优质
    CIFAR-10数据集包含60000张32x32彩色图像，分为10类，每类6000张图片，主要用于训练和测试计算机视觉算法及神经网络模型。 CIFAR-10数据集是一个常用的数据集，用于图像分类任务的机器学习研究。它包含60,000张彩色图像，分为10个类别，每类都有6,000张图片。这些图像是32x32像素大小，并且被划分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。CIFAR-10数据集因其规模适中、易于处理的特点，在学术界广受欢迎，常用于模型的初步验证与开发。
     
  • 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。
     
  • 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-10/100 数据集中文详解
    优质
    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。