CIFAR-10 数据集

之前研究过ImageNet数据集，感觉它们的组织的还是很有趣的，还有一些脚本的编写。

CIFAR-10 数据集简介

CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片。 CIFAR-10 的图片样例如图所示。
下面这幅图就是列举了10各类，每一类展示了随机的10张图片：

与 MNIST 数据集中目比， CIFAR-10 具有以下不同点：
• CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像，而 MNIST 是灰度图像。
• CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32， 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28，比 MNIST 稍大。
• 相比于手写字符， CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体，不仅噪声很大，而且物体的比例、 特征都不尽相同，这为识别带来很大困难。 直接的线性模型如 Softmax 在 CIFAR-10 上表现得很差。

数据集下载

官方下载地址：（很慢）

（共有三个版本：python,matlab,binary version 适用于C语言）
http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-matlab.tar.gz

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

csdn下载地址

代码下载地址

首先下载tensorflow官方CIFAR-10代码：https://github.com/tensorflow/models
模块位于models/tutorials/image/cifar10目录下

更多参考：

https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/8456878.html
https://detail.zol.com.cn/1279/1278505/param.shtml
https://github.com/TensorVision/MediSeg/blob/master/model/VGG8.py
https://www.kaggle.com/lucasobara/theano-vgg8
https://www.pianshen.com/article/6340265282/
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/476321