CIFAR10原始图像数据集
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简介：
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。
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