Cifar-10数据集，包含60000张32x32彩色图像，其中训练集图像50000张，测试集图像10000张，主要用于CNN训练
2021-08-23 09:56:13
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把原Cifar-10数据集解压成多个tif文件。
训练集50000张tif，0.tif~49999.tif的标签对应label.tif中的从左到右、从上往下像素值，比如0.tif对应第1行第1列像素值，1.tif对应第1行第2列像素值。
测试集10000张tif，0.tif~9999.tif的标签对应label.tif中的从左到右、从上往下像素值，比如0.tif对应第1行第1列像素值，1.tif对应第1行第2列像素值。
2021-06-20 09:07:14
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cifar-10数据集（jpg图片，已经安装名字分好类），拿到解压马上可以使用，无需再转换成图片再分类
2021-05-17 09:47:35
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今天小编就为大家分享一篇利用pytorch实现对CIFAR-10数据集的分类，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-20 10:27:01
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该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。
2021-03-21 12:25:44
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此数据集为MATLAB版本，更多版本我也上传了。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。
2020-01-16 03:06:48
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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
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