通过官方网站https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz下载太慢，特提供此资源
2019-12-21 21:34:17
69B
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自学CV的小白一枚，跟着Stanford CS231学了一段时间，这个cifar10的压缩包应该是在网上要花很久才能下载的。
2019-12-21 21:10:22
162.6MB
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Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类
2019-12-21 20:27:53
174.94MB
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其他版本可以去我空间查看。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2019-12-21 20:19:37
162.18MB
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此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
2019-12-21 20:19:37
160.71MB
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识别CIFAR数据集中的10类物体
一、 实验目标
熟悉使用深度学习工具tensorflow，基于该平台对Cifar-10 中的图像数据进行分类识别，在这个过程中掌握卷积神经网络的基本思想。
2019-12-21 20:17:49
577KB
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