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该文件名为cifar-10-batches-py.zip。

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简介:
The CIFAR-10 dataset represents a widely utilized benchmark in the field of computer vision. It comprises a collection of labeled images, categorized into ten distinct classes – namely, airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, and truck. This dataset is frequently employed for training and evaluating deep learning models designed for image classification tasks. Its relatively small size—containing 60,000 training images and 10,000 testing images—makes it accessible for researchers and developers with limited computational resources. Furthermore, the inherent complexity of the dataset due to the visual similarity between some of the classes provides a valuable challenge for developing robust and accurate image recognition algorithms.

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  • cifar-10-batches-py.zip 数据集
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    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.zip 数据集
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    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-Batches-PY.rar
    优质
    CIFAR-10-Batches-PY 是一个包含 CIFAR-10 数据集 Python 版本的压缩文件,适用于图像识别和分类任务的研究与开发。 CIFAR-10数据集可以下载后直接用于分类任务。
  • cifar-10-batches-py.tar.gz 数据集
    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。
  • 训练好的CIFAR-10 TFRecord
    优质
    这段简介可以描述为:这是一个预处理过的CIFAR-10数据集,以TFRecord格式存储。它包含了经过清洗、归一化等步骤优化的数据,方便用于机器学习模型的训练和测试。 这段话共49字。如果需要更具体的细节或技术信息,请提供更多背景资料。 用TensorFlow训练好的CIFAR-10的TFRecord模型可以直接运行。
  • CIFAR-10-Python数据集RAR
    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数据集压缩.zip
    优质
    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-python-data.zip
    优质
    CIFAR-10 Python数据集压缩包包含常用的小型图像分类数据集,适用于计算机视觉任务和深度学习模型训练。 CIFAR10数据集包含60,000个样本,每个样本是一张32*32像素的彩色图像(RGB格式),每张图像是由三个通道(R、G、B)组成。这6万个样本被分为5万训练样本和1万测试样本。 CIFAR10数据集用于监督学习训练任务,并且每个样本都附带有一个标签,用以标识其类别。该数据集中有10种不同类别的物体,分别通过数字标签(从0到9)进行区分:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
  • CIFAR-10CIFAR-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。