CIFAR-10 是一个广泛使用的图像数据集，包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别。每张图片对应一个标签，涵盖以下内容：
✅ 飞机 (airplane)
✅ 汽车 (car)
✅ 鸟类 (bird)
✅ 猫 (cat)
✅ 鱼 (deer)
✅ 青蛙 (frog)
✅ 马 (horse)
✅ 船舶 (ship)
✅ トラック (truck)
🌟 以及 5,000 张测试图像。

数据集结构

  • 训练集：50,000 张图片，每个类别 5,000 张
  • 测试集：10,000 张图片，每个类别 1,000 张
  • 图像格式：PNG
  • 类别分布：均衡分布，适合分类任务研究
CIFAR-10_数据集结构

应用场景

该数据集常用于：

  1. 图像分类：训练和评估深度学习模型
  2. 目标检测：研究小尺寸图像的特征提取
  3. 生成对抗网络 (GAN)：作为生成图像的基准
  4. 迁移学习：预训练模型的基准测试

扩展阅读

如需了解 CIFAR-10 的详细技术文档，可访问 CIFAR-10 介绍 页面。
对于数据预处理和模型训练示例，推荐查看 CIFAR-10 使用教程。

图像示例

以下是一些典型类别图片的预览：

猫
飞机
卡车