CIFAR-10图像识别数据集

最新推荐文章于 2022-11-06 21:30:34 发布
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本文详细介绍了CIFAR-10数据集，包含60000张32x32彩色图像，涵盖飞机、汽车等10个分类。对比MNIST，CIFAR-10的图像识别难度更高，文章还概述了数据预处理步骤及使用Keras卷积神经网络进行图像识别的方法。

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CIFAR-10是由Alex Krizhevsky等人手机的一个用于图像识别的数据集，共有10个分类。CIFAR-10数据集与之前的MNIST数据集相比，它的色彩、颜色噪点较多，同一分类（如卡车）大小不一、角度不同、颜色不同，所以CIFAR-10图像识别的难度比MNIST数据集高很多。

CIFAR-10数据集共有60000个32*32的彩色图像，有50000个训练图像和10000个测试图像。共有10个分类，它们分别是，飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。每个分类有6000个图像。

 

  1. 下载读取Cifar-10数据
  2. 数据预处理（二维图像的数字标准化、label数字转换成One-hot向量）

 

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