CIFAR-10 是计算机视觉领域经典的图像分类数据集，包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别，每个类别 6,000 张图像。常用于训练和测试深度学习模型，尤其适合入门者理解图像识别流程。
🧩 数据集核心内容
- 图像类别：
👁️ 飞机 (airplane)、🚗 汽车 (car)、🐱 猫 (cat)、🐶 狗 (dog)、🚢 船 (ship)、🚜 拖拉机 (truck)、💡 路灯 (lighting)、💻 键盘 (keyboard)、💾 磁盘驱动器 (disk)、⚽ 足球 (football) - 数据结构：
每张图片为 32x32 像素，存储为 PNG 格式，标签为整数（0-9）。训练集 50,000 张，测试集 10,000 张。 - 典型用途：
用于训练卷积神经网络（CNN）、迁移学习、图像增强等技术。
📌 开发者实用资源
- 🔗 CIFAR-10 使用示例
查看基于 PyTorch/TensorFlow 的实战代码 - 🔗 数据预处理技巧
掌握图像标准化、数据增强等关键步骤