시파르100

  • 설명 :

이 데이터 세트는 각각 600개의 이미지를 포함하는 100개의 클래스가 있다는 점을 제외하면 CIFAR-10과 동일합니다. 클래스당 훈련 이미지 500개와 테스트 이미지 100개가 있습니다. CIFAR-100의 100개 클래스는 20개의 슈퍼클래스로 그룹화됩니다. 각 이미지에는 "fine" 레이블(이미지가 속한 클래스)과 "coarse" 레이블(이미지가 속한 슈퍼클래스)이 함께 제공됩니다.

나뉘다
'test' 10,000
'train' 50,000
  • 기능 구조 :
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),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
거친 라벨 클래스 라벨 정수64
ID 텍스트
영상 영상 (32, 32, 3) uint8
상표 클래스 라벨 정수64

심상

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