cifar100

• Deskripsi :

Dataset ini seperti CIFAR-10, kecuali ia memiliki 100 kelas yang masing-masing berisi 600 gambar. Ada 500 gambar pelatihan dan 100 gambar pengujian per kelas. 100 kelas di CIFAR-100 dikelompokkan menjadi 20 kelas super. Setiap gambar dilengkapi dengan label "fine" (kelas tempatnya) dan label "kasar" (superclass miliknya).

• Situs web : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• Kode sumber : tfds.image_classification.Cifar100

• Versi :

  • 3.0.2 (default): Tidak ada catatan rilis.

• Ukuran unduhan : 160.71 MiB

• Ukuran 132.03 MiB data : 132.03 MiB

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Ya

• Split :

Membagi	Contoh
'test'	10.000
'train'	50.000

• Fitur :

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

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Kutipan :

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

.dll

• Gambar ( tfds.show_examples ):

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):