cifar10

  • Description :

L'ensemble de données CIFAR-10 se compose de 60 000 images couleur 32 x 32 réparties en 10 classes, avec 6 000 images par classe. Il existe 50 000 images de formation et 10 000 images de test.

Diviser Exemples
'test' 10 000
'train' 50 000
  • Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
identifiant Texte chaîne
image Image (32, 32, 3) uint8
étiquette Étiquette de classe int64

Visualisation

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