cifar10

• Opis :

Zbiór danych CIFAR-10 składa się z 60000 kolorowych obrazów 32x32 w 10 klasach, po 6000 obrazów w każdej klasie. Dostępnych jest 50 000 obrazów treningowych i 10 000 obrazów testowych.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem north_east

• Strona główna : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• Kod źródłowy : tfds.image_classification.Cifar10

• Wersje :

  • 3.0.2 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pobierania : 162.17 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 132.40 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

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