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该zip文件包含cifar10和cifar100数据集的合集。

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简介：
Python版本的CIFAR-10和CIFAR-100数据集合集，用户可将其下载后解压缩至指定的自定义路径中进行应用。最初的下载链接包括：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 以及 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz。

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  • 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。
     
  • CIFAR100 数据集
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    CIFAR-100数据集是由60000幅32x32彩色图像组成，涵盖100个类别，广泛用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-100 数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个小型图像数据集，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在2009年创建。该数据集包含 100个不同的类别，每个类别有6,000张彩色图片，总计6万张32x32像素的RGB图像。这些图像被划分为训练集和测试集，分别含有5万和1万张图。 训练集与测试集以 train.bin 和 test.bin 的二进制文件形式提供。这种格式通常意味着数据是以某种结构化的二进制数组存储，需要特定的方法来解码并访问图像及其标签。在处理这类文件时，开发者常用 Python 等编程语言结合 numpy 库加载和解析二进制数据。 CIFAR-100 的数据集特点如下： 1. 类别层次：每个类别都有自己的标识符，例如“飞机”、“汽车”等。这些类别分为两个层级：主要类别（共20个）与细粒度类别（总共100个）。比如，“飞机”属于主要类别的飞行器，而“喷气式飞机”则是它的细分类型。 2. 图像格式：每张图像是32x32像素的RGB图像，包含三个颜色通道（红色、绿色和蓝色），每个通道值范围为 0 到 255。 3. 数据集划分：训练集与测试集中各类别的图片分布均匀。前者用于模型学习阶段，后者则用来评估模型在未见数据上的泛化性能。 4. 预处理步骤：使用 CIFAR-100 前通常会执行一些预处理操作，例如标准化（减去平均值并除以标准差），以便减少光照和色彩差异的影响。有时也会进行随机裁剪或翻转图像来提高模型的泛化能力。 5. 模型训练：CIFAR-100 经常用于测试不同深度学习架构的表现力，如卷积神经网络（CNN）、ResNet 和 VGG 等。由于其数据量较小且类别多样，它为评估模型复杂性和容量提供了挑战性的任务环境。 6. 评价标准：常用的性能指标包括准确率和混淆矩阵等工具来分析分类器在各个类别的表现情况。 7. 进一步研究应用：除了作为基准测试平台外，CIFAR-100 数据集还在许多计算机视觉项目中扮演重要角色，例如数据增强、模型正则化以及迁移学习等领域。
     
  • CIFAR10数据集.zip
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    CIFAR10数据集包含60,000张彩色图像，分为10类，每类均有6,000幅图片，广泛应用于深度学习和计算机视觉研究领域。 【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——附完整代码和训练好的模型文件——直接用。具体介绍，请参阅我的文章。 文中详细介绍了如何利用Python及Keras框架搭建卷积神经网络，对CIFAR-10数据集中包含的彩色图片进行分类识别。该教程适合初学者学习深度学习中的图像分类任务，并提供了完整的代码示例和训练好的模型文件供读者参考使用。
     
  • 基于Python和PyTorch的CIFAR10、CIFAR100、MNIST及Fashion MNIST数据集的图像分类实现
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    本项目使用Python与PyTorch框架，针对CIFAR10、CIFAR100、MNIST和Fashion MNIST数据集进行了图像分类实验，探索多种模型在不同任务中的表现。 使用PyTorch实现CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST和FashionMNIST数据集的图像分类任务。
     
  • Python版本的CIFAR100数据集
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    本数据集为Python环境下处理的CIFAR-100，包含100类共计60000张32x32彩色图像，适用于深度学习分类任务研究。 关于CIFAR-100的Python版本数据集，在文件夹内添加了一个名为load_data.py的代码文件，用于演示如何提取所需的数据集文件。有兴趣的人可以下载并使用这个代码。
     
  • 包含foursquare和gowalla数据集的poidata.zip文件
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    Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合，内含用户签到信息，是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。
     
  • 包含训练集和测试集的TE数据集.zip
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    本资料包提供了一个用于文本挖掘或自然语言处理研究的TE数据集，内含详细的训练集与测试集划分，便于模型开发与验证。 TE数据集是目前故障诊断领域常用的数据库之一。它由训练集和测试集两部分组成，整个TE数据集中包含22次不同的仿真运行结果的数据，每个样本有52个观测变量。d00.dat至d21.dat构成了训练集的样本段落件，而d00_te.dat到d21_te.dat则是用于测试的样本段落件。其中，d00.dat和d00_te.dat代表的是正常操作条件下的数据。 具体来说，d00.dat是通过运行25小时仿真的方式获取的数据，总共包含500个观测点；而d00_te.dat则是在48小时仿真环境下获得的测试样本段落件，该文件共记录了960个观测值。
     
  • 数据集.zip-鸢尾花文件合集
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    本数据集包含多种类型的鸢尾花信息，旨在支持分类任务和机器学习研究。下载后，请解压缩以访问各种格式的鸢尾花文件合集。 “iris.data” 和 “iris.names” 是两个文件。
     
  • 元数据集合：包含多个数据集的集合，供学习使用
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    这是一套精心准备的多元数据集合，内含多个不同领域的数据集，旨在为研究者和学生提供便捷的学习与分析资源。 该存储库包含了用于介绍元数据集的文章的相关代码，并且也包括了CrossTransformers的配套代码和检查点。这些内容是基于文章//arxiv.org/abs/2007.11498的工作，旨在提高性能的表现。这里提供的代码是为了提供有关数据供给管道、我们的框架与模型以及实验设置实施细节的信息。 以下是关于软件、数据及实现模型的说明。同样地，也可以在此处找到如何从管道（片段或批次）中采样数据的演示示例。为了运行arXiv文章第一版描述中的实验，请使用该存储库版本上的指导文件、代码和配置文件来操作。我们正在更新相关指令、代码及配置文档以支持在第二版论文结果的重现工作。
     
  • 随机擦除数据增强：在CIFAR10、CIFAR100和Fashion-MNIST上的实验
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    本研究探讨了随机擦除技术作为数据增强方法在图像分类任务中的效果，通过在CIFAR10、CIFAR100及Fashion-MNIST数据集上进行实验验证其性能提升。 随机擦除数据增强 该代码源自论文“Random Erasing Data Augmentation”。如果您发现此代码对您的研究有用，请参考以下文献： @inproceedings{zhong2020random, title={Random Erasing Data Augmentation}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Kang, Guoliang and Li, Shaozi and Yang, Yi}, booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)}, year={2020} }