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CIFAR-10数据集压缩文件.zip

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简介：
该压缩文件包含CIFAR-10数据集，内含60000张32x32彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，适用于图像识别与分类研究。 CIFAR-10 是一个用于识别普适物体的小型数据集。它包含10个类别的RGB彩色图片，每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000张图像，整个数据集中共有50000张训练图片和10000张测试图片。

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  • CIFAR-10数据集压缩文件.zip
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    该压缩文件包含CIFAR-10数据集，内含60000张32x32彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，适用于图像识别与分类研究。 CIFAR-10 是一个用于识别普适物体的小型数据集。它包含10个类别的RGB彩色图片，每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000张图像，整个数据集中共有50000张训练图片和10000张测试图片。
     
  • 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-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-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-Python数据集RAR文件
    优质
    CIFAR-10-Python数据集RAR文件包含了用于图像识别和机器学习研究的常用Python格式的数据集，适用于训练模型进行视觉模式识别。 源网站速度较慢，可以下载文件后在本地使用。
     
  • 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。