在Pytorch中CIFAR10 / CIFAR100的正确ResNet实施 提供了许多最新体系结构的实现，但是，其中大多数是为ImageNet定义和实现的。 通常，在其他数据集上使用提供的模型很简单，但是某些情况下需要手动设置。 例如，很少有带有CIFAR10上ResNets的pytorch存储库提供了如所述的实现。 如果仅在CIFAR10上使用Torchvision的模型，您将获得在层数和参数上有所不同的模型。 如果要直接将CIFAR10上的ResNet-s与原始纸张进行比较，这是不可接受的。 此存储库的目的是为原始文件中所述的CIFAR10提供ResNet-s的有效pytorch实现。 提供以下模型： 名称 ＃层 ＃个参数 测试错误（纸） 测试错误（此隐含） 20 27万 8.75％ 8.27％ 32 46万 7.51％ 7.37％ 44 66万 7.17％

CIFAR-10-100(含png图)，TensorFlow中Kears实战用到的。

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CIFAR-10 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，它有飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车共计 10 个类别的 60000 张彩色图像，尺寸均为 32*32，其包含 5 个训练批次和 1 个测试批次，每个批次有 10000 张图像。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，拥有 20 个大类，共计 100 个小类，其中每个小类包含 600 张图像（500 张训练图像和 100 张测试图像）并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

cifar-10-batches-py.zip

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

1.使用DenseNet神经网络实现对CIFAR-10数据集的训练 2.包含课程设计和源代码以及CIFAR-10数据集，可以直接用 3.希望可以帮到大家嘿嘿

CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 该压缩文件中已经将数据集进行随机混乱排布操作，分散在六个子文件夹中，其中五个作为训练集，一个作为测试集； 另外包括其制作而成的tfrecord文件，具体使用方法可参见博客； 用于训练vgg、resnet等网络

CIFAR-100 Dataset is provided by Canadian Institute for Advanced Research.本数据集由加拿大高级研究所提供。 cifar100_test.zip cifar100_valid.zip cifar100_train.zip