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。
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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》。
2022-07-13 11:05:08 159.45MB 数据集
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。
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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
2022-06-13 15:00:36 127.71MB 数据集
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cifar-100-python cifar-100-python cifar-100-python 免费下载
2021-11-13 12:39:14 161.2MB cifar-100-python
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PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet( ) ResNet- ( ) 警告( ) DenseNet( , ) 金字塔网( ) ResNeXt( ) 摇一摇( ) LARS( , ) 抠图( ) 随机擦除( ) SENet( ) 混合( ) 双切口( 1802.07426 ) RICAP ( 1811.09030 ) CutMix( 1905.04899 ) 要求 Ubuntu(仅在Ubuntu上进行过测试,因此可能无法在Windows上运行。) Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/
2021-11-08 11:25:36 3.26MB computer-vision pytorch imagenet cifar10
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CIFAR-100-图像分类器
2021-10-27 11:58:54 7.67MB JupyterNotebook
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CIFAR-100上的VGG-16 在CIFAR-100上训练的VGG网(具有batchnorm和dropout)。 您可以通过更改数据加载器类中的一行来轻松修改此代码以在CIFAR-10上进行训练。 在不增加数据的情况下达到约64%的准确性。 该数据集上的记录是75%。 我计划添加数据参数,以使性能达到最新水平。 重要提示-请将saves文件夹下载到项目目录中。 它包含权重 这是架构: 有用的链接
2021-10-26 17:59:11 7KB Python
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cifar2png 将CIFAR-10或CIFAR-100数据集转换为PNG图像。 安装 $ pip install cifar2png 用法 $ cifar2png [--name-with-batch-index] dataset :指定cifar10或cifar100或cifar100superclass output_dir :保存PNG转换的数据集的路径(将自动创建目录)。 --name-with-batch-index :(可选)基于批处理名称和cifar10 / cifar100数据集的索引来命名图像文件。 运行此工具时,会从自动将cifar-10-python.tar.gz或cifar-100-python.tar.gz到当前目录。 例子 CIFAR-10 $ cifar2png cifar10 path/to/ci
2021-09-29 23:05:44 7KB converter cifar-10 cifar-100 Python
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构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN CIFAR-100 数据集与 CIFAR-10 类,但是它包含了 100 个分类,每个分类 600 张图片,其中 500 张用于训练,100 张用于测试。CIFAR-100 中的100 个分类被群组成了 20 个超类。每张图片都有一个“细粒度”的标签,即表示它属于哪个类,以及一个“粗粒度”标签,即表示它属于哪个超类。 下面是 CIFAR-100 中的各个分类:
2021-05-18 08:30:29 46KB cifar 机器学习
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