CIFAR-100 图像分类数据集

CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，拥有 20 个大类，共计 100 个小类，其中每个小类包含 600 张图像（500 张训练图像和 100 张测试图像）并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。

The CIFAR-100 Dataset is an image classification dataset for the machine vision domain. It comprises 20 superclasses and a total of 100 subclasses. Each subclass consists of 600 images, with 500 serving as training samples and 100 as test samples, and every image is annotated with both a small label and a large label.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CIFAR-100 是一个机器视觉领域的图像分类数据集，包含20个大类和100个小类，每小类有600张图像（500张用于训练、100张用于测试），每张图像均标注有小标签和大标签。该数据集由多伦多大学的Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton于2009年发布。