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Cifar-10数据集以JPG格式呈现。

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简介:
该CIFAR-10数据集采用JPG图像格式,其中包含了50000张用于训练的图像以及10000张用于测试的图像。所有图像的文件名都明确地指示了对应的标签信息。

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  • CIFAR-10 JPG
    优质
    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。
  • CIFAR-10,包含JPG图片
    优质
    CIFAR-10数据集由60,000张32x32尺寸的彩色图像组成,涵盖10个类别。该数据集中的所有图片均以JPG格式存储,是计算机视觉任务中广泛使用的资源。 CIFAR-10数据集包含Python原生格式和JPEG格式的图片文件。代码生成的JPEG格式图像存储在train和test两个文件夹中,并且标签以0_0、0_1等命名方式表示。解压后可以直接使用data_batch进行训练。
  • cifar-10-python(tar.gz
    优质
    CIFAR-10 Python数据集(以tar.gz格式提供)包含60000彩色图像,分为10类,每类有6000张图片,适用于小型物体识别和机器学习模型训练。 官方网站的下载速度较慢。
  • CIFAR-10分类(PNG
    优质
    CIFAR-10分类数据集包含60,000张彩色图像,分为10类,每类1000张训练样本和500张测试样本,所有图片均为32x32像素的PNG格式。 整理好的Cifar10分类数据集以png格式提供,包含6个文件:train1至train5以及test。每个train文件里有10000张图片,总计50000张训练图像;测试文件中则包含10000张用于评估的图片。
  • CIFAR-10
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    CIFAR-10数据集是由50000张训练图像和10000张测试图像组成的小规模图像识别数据集,涵盖十个类别。 CIFAR-10数据集包含了用于图像分类任务的彩色图像。该数据集包含60,000张32x32大小的RGB图像,分为十个类别,每个类别有6,000张图片,其中50,000张作为训练集,另外10,000张作为测试集。这些图像是从8千多万幅网络图像中筛选出来的,并且已经过预处理和标准化以便于使用。 数据集中包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马和船等常见物体的图片。每个类别都有丰富的变化,如视角变换、光照条件的变化以及部分遮挡等情况,从而使得分类任务更具挑战性。 CIFAR-10广泛应用于机器学习研究中,特别是卷积神经网络的学习与训练阶段。研究人员可以利用该数据集评估和比较不同模型在图像识别方面的性能。
  • CIFAR-10
    优质
    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的机器学习研究项目中的一个图像分类数据集,包含10个类别共计60000张32x32大小的彩色图片。 Cifar-10数据集包含60000张32x32彩色图像,其中50000张用于训练,10000张用于测试,主要用于卷积神经网络(CNN)的训练。
  • CIFAR-10
    优质
    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的一个图像识别挑战集合,包含60,000张32x32尺寸的彩色图像,分为10个类别。 CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像识别基础数据集。
  • CIFAR-10
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    CIFAR-10数据集是由加拿大高级研究所和图灵研究所联合发起的机器学习研究项目,包含60000张32x32尺寸的彩色图像,分为10个类别。 该数据集包含60000张彩色图像,每张图的尺寸为32*32像素,并分为10个不同的类别,每个类别的图片数量都是6000张。其中50000张用于训练目的,被划分为五个独立的数据批次,每个批次包括10000张图片;剩下的10000张则专门用来进行测试,构成一个单独的测试批组。 在构建测试集时,从每一个类别中随机选取了1000张图片。而剩余未选中的图片被用于创建训练数据,并且这些图像在整个训练集中是随机排列的。值得注意的是,在每个独立的数据批次内,各类别的具体数量可能有所不同;但是整体来看,所有五个训练批加起来总共包含每类5000张图。
  • CIFAR2PNG:把CIFAR-10CIFAR-100变换成PNG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 ```