Cifar-10 数据集介绍

Cifar-10 是一个常用的计算机视觉数据集，包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 的彩色图像。以下是关于 Cifar-10 数据集的详细介绍。

数据集结构

Cifar-10 数据集包含以下结构：

• 训练集：50,000 张图像
• 验证集：10,000 张图像
• 测试集：10,000 张图像

每个类别包含 6,000 张图像。

应用场景

Cifar-10 数据集常用于图像分类、物体检测等计算机视觉任务的研究和训练。

数据集特点

• 多样性：涵盖 10 个不同的类别，包括动物、交通工具、植物等。
• 随机性：图像在数据集中是随机分布的。
• 规模：拥有足够的图像数量，适合进行大规模的机器学习实验。

相关链接

想要了解更多关于 Cifar-10 数据集的信息，可以访问 Cifar-10 官方网站。

Cifar-10 图像示例