CIFAR10数据集

时间: 2023-10-24 10:05:50 浏览: 62
CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型数据集,由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理。它包含10个类别的RGB彩色图像,包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车。每张图片的尺寸为32×32,数据集中共有50000张训练图片和10000张测试图片。CIFAR-10的图片具有现实世界中真实物体的特点,噪声较大,物体的比例和特征也不尽相同,这给识别带来了很大困难。因此,在CIFAR-10上,直接的线性模型如Softmax表现得很差。\[1\]\[2\] 如果你想在Python中导入CIFAR-10数据集,你可以使用以下代码: ```python import numpy as np import cv2 # 打开cifar-10数据集文件目录 def unpickle(file): import pickle with open("D:/projects/CIFAR-10/官方数据集/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/"+file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') return dict # 选取data_batch_1可视化其中一张图 # 打开cifar-10文件的data_batch_1 data_batch = unpickle("data_batch_1") # data_batch为字典,包含四个字典键: # b'batch_label' # b'labels' 标签 # b'data' 图片像素值 # b'filenames' ``` 这样你就可以使用`data_batch`来访问CIFAR-10数据集中的图像像素值和标签等信息。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [CIFAR-10数据集(介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片)](https://blog.csdn.net/qq_40755283/article/details/125209463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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