cifar100

  • Keterangan :

Dataset ini sama seperti CIFAR-10, hanya saja ia memiliki 100 kelas yang masing-masing berisi 600 gambar. Terdapat 500 gambar latih dan 100 gambar uji per kelas. 100 kelas di CIFAR-100 dikelompokkan menjadi 20 superkelas. Setiap gambar dilengkapi dengan label "halus" (kelas yang dimilikinya) dan label "kasar" (superkelas yang dimilikinya).

Membelah Contoh
'test' 10.000
'train' 50.000
  • Struktur fitur :
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),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
label_kasar Label Kelas int64
pengenal Teks rangkaian
gambar Gambar (32, 32, 3) uint8
label Label Kelas int64

Visualisasi

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