Görselleştirme : Verilerinizi keşfedin
Açıklama :
CIFAR-10 veri seti, sınıf başına 6000 resim olmak üzere 10 sınıfta 60000 32x32 renkli resimden oluşmaktadır. 50000 adet eğitim görseli ve 10000 adet test görseli bulunmaktadır.
Anasayfa : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Kaynak kodu :
tfds.image_classification.Cifar10
sürümler :
-
3.0.2
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
İndirme boyutu :
162.17 MiB
Veri kümesi boyutu :
132.40 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 50.000 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
İD | Metin | sicim | ||
görüntü | resim | (32, 32, 3) | uint8 | |
etiket | SınıfEtiketi | int64 |
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}