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CIFAR10数据集JPG图像分类打包.7z

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简介：
这是一个包含CIFAR10数据集中JPG格式图像的压缩文件包，适用于进行图像分类任务的研究与开发。 Cifar10数据集有两种打包格式。一种是按标签类型分文件夹，每个文件夹内包含数字编号的图片；另一种则是将图像命名为“标签_编号.jpg”，并分为train和test两个部分。

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  • CIFAR10数据集JPG图像分类打包.7z
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    这是一个包含CIFAR10数据集中JPG格式图像的压缩文件包，适用于进行图像分类任务的研究与开发。 Cifar10数据集有两种打包格式。一种是按标签类型分文件夹，每个文件夹内包含数字编号的图片；另一种则是将图像命名为“标签_编号.jpg”，并分为train和test两个部分。
     
  • CIFAR10数据集上的CNN图像分类
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    本研究利用卷积神经网络(CNN)在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务，旨在提升模型对小型物体识别的能力和效率。 使用CNN对Cifar10进行分类时，初始算法的准确度为79%；通过引入图像增强技术后，精确度可以提升到84%左右；进一步采用正则化方法以及双CPU并行处理，则可以使精确度提高至86%。
     
  • CIFAR10原始图像数据集
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    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集（原图片） CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集，特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像，这些图像是按十个不同的类别分类的，每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述： 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建，并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点，CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络（CNN）等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构： 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片，这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹，每个代表一个类别，并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用： 1. 数据加载：可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。
     
  • CIFAR10图像分类_分类网络_图像识别_
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    本项目致力于CIFAR10数据集上的图像分类任务，通过设计高效分类网络模型，实现对儿童图像集中各类对象的精准识别与区分。 使用卷积神经网络对CIFAR-10数据进行分类。
     
  • 鱼类图像分类数据集
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    鱼类图像分类数据集包含数千张不同种类鱼类的照片，旨在用于训练和测试图像识别算法。该数据集有助于研究人员开发更加准确高效的鱼类自动分类系统。 一个包含许多鱼类的数据集。
     
  • 打架识别分类数据集（含75,855张图片，8个类别）.7z
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    本数据集包含75,855张图像，涵盖八种不同类型的肢体冲突场景，旨在用于训练和测试机器学习模型以准确地识别打架行为。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：包含75855张jpg图片，每个类别单独存储在一个文件夹中。 分类类别数：8个 类别名称及每类图片数量： - hit: 4133 张 - kick: 5950 张 - punch: 8921 张 - push: 10335 张 - ride_horse: 16971 张 - shoot_gun: 9832 张 - stand: 11259 张 - wave: 8454 张 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • CIFAR10数据集（cifar10.zip）
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    CIFAR-10数据集是一个包含60000张32x32彩色图像的数据集，分为10个类别，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 MXNet 官网提供了关于如何在分布式环境下训练 cifar10 数据集的教程和示例代码。
     
  • Cifar10图像分类器：利用卷积神经网络实现Cifar10图片分类
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    本项目构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于对CIFAR-10数据集中的彩色图像进行分类。通过深度学习技术，实现了高效的图像识别功能。 使用卷积神经网络对Cifar10图像进行分类 在原始数据集中，我应用了简单的基础CNN模型来预测图像，并且已经在猫的图像上测试过该模型，它成功地预测出了正确的类别标签。这个实验是在名为“FMNIST.ipynb”的笔记本中完成的。
     
  • RSSCN7 数据集：遥感图像分类数据集
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    RS-CNN7数据集是一套专为遥感图像设计的分类任务的数据集合，包含丰富的卫星和航空影像样本，旨在推动机器学习算法在遥感领域的应用与研究。 RSSCN7 数据集包含 2800 幅遥感图像，这些图像是从谷歌地球收集的，并涵盖了七种典型的场景类别：草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖。每个类别有400张图片，在四个不同的尺度上进行采样，分别是1:700, 1:1300, 1:2600 和 1:5200，每种比例各有100张图像。 数据集中的每一幅图像是400*400像素大小。由于场景的多样性以及不同季节和天气条件下的变化，并且以不同的比例进行采样，这使得该数据集具有较高的挑战性。