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CIFAR-100 图像数据集格式

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简介：
CIFAR-100 数据集是由100个类别组成的图像集合，涵盖广泛的主题，每个类别包含600张32x32像素的彩色图片，用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-100 图片格式数据集按照 100 分类文件夹进行储存。

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  • CIFAR-100 图像数据集格式
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    CIFAR-100 数据集是由100个类别组成的图像集合，涵盖广泛的主题，每个类别包含600张32x32像素的彩色图片，用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-100 图片格式数据集按照 100 分类文件夹进行储存。
     
  • cifar-100-python数据集（tar.gz格式）
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    CIFAR-100 Python 数据集以 tar.gz 格式提供，包含100类图像，每类有600张彩色图片，适用于学习和研究计算机视觉任务。 使用 Keras 进行深度学习探索的人群可以跳过通过 Keras 下载数据集（因为速度较慢），直接将这些数据集下载下来并放到 `.keras/datasets` 目录下，之后就可以直接调用了。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 - CIFAR-100 数据集
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    简介：CIFAR-100 是一个包含100类、每类500张图像的小型图片数据集，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。本Python版本的数据集便于研究人员与开发者使用。 CIFAR-100 数据集包含 60,000 张 32x32 的彩色图像，这些图像分布在 100 个类别中，每个类有 600 张图片。这 100 类又被进一步划分为 20 个超级类别。每张图都有一个精细标签（表示其所属的具体类别）和一个粗糙标签（指示它所在的超级类别）。数据集中包含5万张训练图像以及1万张测试图像。 元文件提供了每个类及相应超级类的名称信息。
     
  • CIFAR2PNG：把CIFAR-10与CIFAR-100数据集变换成PNG格式图片
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    CIFAR2PNG是一款工具或脚本，专门用于将CIFAR-10和CIFAR-100数据集中的原始位图文件转换为便于查看和处理的PNG图像格式。 cifar2png 是一个工具，用于将CIFAR-10或CIFAR-100数据集转换为PNG图像文件。安装方法如下： ``` pip install cifar2png ``` 使用该工具的方法是： ``` cifar2png [--name-with-batch-index] ``` 其中，`dataset` 参数可以指定为 `cifar10` 或 `cifar100` 或 `cifar100superclass`；而 `output_dir` 则是指定保存转换后的PNG图像文件的路径（目录会自动创建）。可选参数 `--name-with-batch-index` 可以基于批处理名称和CIFAR-10/CIFAR-100数据集索引来命名输出的图像文件。运行该工具时，它将从当前目录中自动下载并解压cifar-10-python.tar.gz或cifar-100-python.tar.gz 文件。 示例： 使用 CIFAR-10 数据集进行转换： ``` cifar2png cifar10 path/to/output ```
     
  • CIFAR-100 数据集
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    CIFAR-100数据集包含100个类别、总数60000张32x32彩色图像，常用于训练和测试计算机视觉算法。 CIFAR-100 是一个包含 60000 张 32x32 分辨率彩色图像的数据集，根据内容被分为 100 个小类别，这些小类别又属于 10 个大类：airplane（飞机）、automobile（汽车）、bird（鸟）、cat（猫）、deer（鹿）、dog（狗）、frog（青蛙）、horse（马）、ship（船）和 truck（卡车）。每个小类别之间没有交集。
     
  • CIFAR-100 数据集
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    CIFAR-100数据集是由加拿大高级研究所（CIFAR）发布的图像识别数据集，包含100个类别共计60000张32x32彩色图片，广泛用于训练和测试机器学习模型。 CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60,000 张分辨率为 32x32 的彩色图片，并根据内容被划分为 100 个小类别。这100个类别进一步归类到10个大类中，包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个小类别互不相同，没有交集。
     
  • cifar-10-python数据集（图像转换后的格式）
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    CIFAR-10 Python数据集包含经过特定处理的60,000张彩色图像，分为10类，每类都有完整的训练和测试子集，适用于各类计算机视觉任务。 该数据集包含60,000张彩色图像，每张图像是32*32大小，并分为10个类别，每个类别有6,000张图片。解压后的文件结构包括batches.meta、data_batch_1至data_batch_5以及test_batch和readme.html等文件。
     
  • CIFAR-10与CIFAR-100数据集.zip
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    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
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    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数据集 JPG格式
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    CIFAR-10数据集包含60,000张彩色图像，分为10个类别，每类包含6,000张32x32像素的JPG格式图片，常用作计算机视觉任务中的训练和测试。 CIFAR-10数据集包含50000张训练图片和10000张测试图片，所有图片均为jpg格式，并且图片文件名包含了对应的标签。