DeepLearing:CIFAR10数据集介绍

最新推荐文章于 2025-05-04 14:15:01 发布
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分类专栏： CV Pytorch Python 文章标签： 计算机视觉 深度学习 人工智能
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CIFAR-10数据集由60000张32×32彩色图像组成，包含飞机、汽车等10个类别。数据集分为50000张训练图像和10000张测试图像。在不同深度学习模型如ResNet、VGG中应用，经过200轮训练，测试准确率在88.04%至94%之间。

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CIFAR-10数据集介绍

文章目录


​ 由于最近几周老师让自己跑的都是CIFAR10数据集所以就大概了解了一下该数据集，记录一下。

简介

​ CIFAR10数据及是由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton教授收集整理成的，这是一个适用于普适物体识别的计算机视觉数据集。

数据集下载地址

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

特点

数据集组成

​ 该数据是从真实自然界中收集而来的，主要来自google和各类搜索引擎，该数据集由60000张32×32的3通道彩色图像组成。示例如下：

image-20211111143529569

​ 由上图可知，CIFAR10数据集有10个分类，分别为飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车，每个类有6000张图像。

数据集结构

​ 数据集有50000个训练图像，10000个测试图像。

实战

数据集引用

trainset
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01-27 6112
CIFAR-10 数据集由 10 个类的彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的 5000 张图像。32×32 RGB图像 ，数据集本身是 BGR 通道。
CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）
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基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围 0 ~ 255。所有照片分属10个不同的类别，分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'。其中五万张图片被划分为训练...
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