深度学习：CIFAR-10数据集

深度学习：CIFAR-10数据集

简介

CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集，图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。

官网 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

CIFAR-10数据集

总数	图片尺寸	色彩	类别数	训练集	测试集
60000（张）	32×32	RGB	10类	50000（张）	10000（张）

整个数据集被分为5个training batches和1个test batch(每个batch有10000张图片)
test batch：随机从每类选择1000张图片组成
training batches：从剩下的图片中随机选择，但每类的图片不是平均分给batch的（即一些training batches中某类图片可能比较多），总数为每类5000张图片。

这些类别是完全互斥的，在automobile和trucks中，automobiles包括轿车、越野车等。trucks只包括大型卡车。两者都不包括皮卡。

下载方式

登陆官网http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载数据集

顺便一提，Rodrigo Benenson对cifar-10、cifar-100等数据集的识别模型做了一个排名，click here to view

数据集

这里描述一下Python版本的数据集，Matlab版本是相同的。
解压后的目录结构

• cifar-10-python
  • cifar-10-batches-py
    • batches.meta
    • data_batch_1
    • data_batch_2
    • data_batch_3
    • data_batch_4
    • data_batch_5
    • readme.html
    • test_batch

文件名	内容
batches.meta	每个batch大小, label名称, 图片大小
data_batch_1	训练集的第一个batch，含有10000张图片
data_batch_2	训练集的第二个batch，含有10000张图片
data_batch_3	训练集的第三个batch，含有10000张图片
data_batch_4	训练集的第四个batch，含有10000张图片
data_batch_5	训练集的第五个batch，含有10000张图片
readme.html
test_batch	测试集的batch，含有10000张图片

batch文件都是Python的pickled对象。
下面是python3来打开文件，并转换成dictonary的方法。

def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict_ = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict_

data = unpickle('test_batch')
data.keys() # dict_keys([b'batch_label', b'labels', b'data', b'filenames'])
data[b'data'][0] # array([158, 159, 165, ..., 124, 129, 110], dtype=uint8)

每个batch文件转换为dictonary，其中的内容是

名称	值
data	a 10000×3072 array(uint85)，array的每行是一张32×32的彩色图片，前1024是red channel的值，后面1024是green channel的值，最后1024是blue channel的值。图片是以行主顺序存储，所以，前数组中前32个数表示的是一张图片第一行的red channel values。
labels	a list of 10000 numbers in the range 0-9，labels中的序号i对应的是data数组中第i个图片的label。
batch_label	batch的名称
filenames	数据集中data对应的图片名称数组

batches.meta文件包含了[b’num_cases_per_batch’, b’label_names’, b’num_vis’]

• label_names – 十个类别对应的英文名

总结

  cifar-10是我所接触过的第二个图像数据集，和之前了解的mnist数据集相比，划分为5个training batches。图像也是彩色，所以要给图像的三个通道进行管理。