CIFAR10数据集

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：

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 ]