Cifar-10 是一个广泛使用的图像数据集，包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 的彩色图像。这些图像涵盖了飞机、汽车、鸟、猫、狗、马、摩托车、船、卡车和自行车等日常物体。
以下是一些关于 Cifar-10 数据集的详细信息：
- 数据集大小：60,000 张训练图像，10,000 张测试图像。
- 图像尺寸：32x32 像素。
- 类别：10 个类别，每个类别 6,000 张图像。
- 数据来源：Cifar-10 数据集由 University of Toronto 的 Christopher M. Bishop 教授团队创建。
数据集用途
Cifar-10 数据集通常用于图像识别和分类任务，特别是在机器学习和深度学习领域。它是一个很好的基准数据集，用于评估各种图像识别算法的性能。
应用场景
- 图像识别：识别图像中的物体或场景。
- 目标检测：定位图像中的物体并识别它们的类别。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域或对象。
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更多关于 Cifar-10 数据集的信息，您可以访问我们的 Cifar-10 数据集详细页面。
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