сифар100

  • Описание :

Этот набор данных аналогичен CIFAR-10, за исключением того, что он содержит 100 классов, каждый из которых содержит 600 изображений. В каждом классе имеется 500 обучающих изображений и 100 тестовых изображений. 100 классов CIFAR-100 сгруппированы в 20 суперклассов. Каждое изображение имеет «точную» метку (класс, к которому оно принадлежит) и «грубую» метку (суперкласс, к которому оно принадлежит).

Расколоть Примеры
'test' 10 000
'train' 50 000
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
грубая_метка Класслейбл int64
идентификатор Текст нить
изображение Изображение (32, 32, 3) uint8
этикетка Класслейбл int64

Визуализация

  • Цитата :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}