- תיאור :
מערך הנתונים של CIFAR-10 מורכב מ-60000 תמונות צבעוניות בגודל 32x32 ב-10 מחלקות, עם 6000 תמונות לכל מחלקה. ישנן 50000 תמונות אימון ו-10000 תמונות בדיקה.
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
קוד מקור :
tfds.image_classification.Cifar10
גרסאות :
-
3.0.2
(ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
-
גודל הורדה :
162.17 MiB
גודל ערכת נתונים :
132.40 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 50,000 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תְעוּדַת זֶהוּת | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה | תמונה | (32, 32, 3) | uint8 | |
תווית | ClassLabel | int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):('image', 'label')
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}