cifar10

• Visualisation : Explorer dans Know Your Data north_east

• Descriptif :

L'ensemble de données CIFAR-10 se compose de 60 000 images couleur 32x32 réparties en 10 classes, avec 6 000 images par classe. Il y a 50 000 images d'entraînement et 10 000 images de test.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• Code source : tfds.image_classification.Cifar10

• Versions :

  • 3.0.2 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 162.17 MiB

• Taille du jeu de données : 132.40 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

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