CIFAR10数据集可以引用哪篇参考文献?
时间: 2023-02-14 19:29:02 浏览: 543
CIFAR-10数据集可以引用 "Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images, Alex Krizhevsky, 2009" 这篇参考文献。
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cifar100数据集和cifar10数据集介绍
以下是CIFAR-10和CIFAR-100数据集的介绍:
CIFAR-10是一个图像数据集,包含60000张32x32分辨率的彩色图像,共分为10个类别,每个类别有6000张图像。这10个类别分别是:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。CIFAR-10数据集被广泛用于计算机视觉领域的图像分类任务,是一个非常流行的基准数据集。
CIFAR-100也是一个图像数据集,包含60000张32x32分辨率的彩色图像,共分为100个类别,每个类别有600张图像。这100个类别分别属于20个大类,每个大类下有5个小类。CIFAR-100数据集的类别更加细粒度,包含了更多的类别,因此对于一些需要更加细致分类的任务,CIFAR-100数据集是一个很好的选择。
cifar10数据集pytorch
cifar10数据集是一个包含60000张32x32大小的彩色图片的数据集,其中有10个不同的类别,每个类别有6000张图片。这个数据集通常用于图像识别和分类任务的训练和评估。在PyTorch中,可以使用torchvision库轻松地加载和处理cifar10数据集。首先,需要导入torchvision库并从torchvision.datasets中导入CIFAR10类。然后,可以使用CIFAR10类的构造函数来加载训练集和测试集,同时可以指定一些预处理操作,例如变换和数据增强。加载后的数据集是一个torch.utils.data.Dataset对象,可以通过torch.utils.data.DataLoader类构建一个数据加载器,用于将数据集的样本划分为小批量并进行随机打乱。接下来,就可以将数据加载器传递给模型进行训练或评估了。另外,在PyTorch中也可以通过torchvision.transforms库对图像进行一些常见的预处理操作,比如裁剪、缩放、旋转、翻转和标准化等。这些预处理操作可以很方便地应用到cifar10数据集的加载过程中,有助于提升模型的性能和泛化能力。总之,PyTorch提供了丰富的工具和库,使得cifar10数据集的处理和使用变得非常简单和高效。
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