cifar100

Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :

Bộ dữ liệu này giống như CIFAR-10, ngoại trừ nó có 100 lớp chứa 600 hình ảnh mỗi lớp. Có 500 hình ảnh đào tạo và 100 hình ảnh thử nghiệm cho mỗi lớp. 100 lớp trong CIFAR-100 được nhóm thành 20 lớp cha. Mỗi hình ảnh đi kèm với nhãn "tinh" (lớp mà nó thuộc về) và nhãn "thô" (lớp cha mà nó thuộc về).

Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Mã nguồn : tfds.image_classification.Cifar100
Phiên bản :
- 3.0.2 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.
Kích thước tải xuống : 160.71 MiB
Kích thước tập dữ liệu : 132.03 MiB
Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :

Tách ra	ví dụ
`'test'`	10.000
`'train'`	50.000

Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp	Hình dạng	Dtype
	Tính năngDict
thô_nhãn	LớpNhãn		int64
Tôi	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(32, 32, 3)	uint8
nhãn mác	LớpNhãn		int64

Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

trích dẫn :

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

Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :

Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Mã nguồn : tfds.image_classification.Cifar100
Phiên bản :
- 3.0.2 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.
Kích thước tải xuống : 160.71 MiB
Kích thước tập dữ liệu : 132.03 MiB
Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :

Tách ra	ví dụ
`'test'`	10.000
`'train'`	50.000

Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp	Hình dạng	Dtype
	Tính năngDict
thô_nhãn	LớpNhãn		int64
Tôi	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(32, 32, 3)	uint8
nhãn mác	LớpNhãn		int64

Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

trích dẫn :

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