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2024 最新 CIFAR-100 图像分类数据集下载 | 机器视觉训练测试数据集
CIFAR-100 Dataset 是机器视觉领域经典图像分类数据集，专为深度学习、模型训练、科研实验、课程作业等场景设计，由多伦多大学计算机科学系 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》可配套参考。
数据集核心信息：
分类体系：包含 20 个大类、100 个小类，标签体系完整（每张图像含小标签 + 大标签）
数据规模：每个小类 600 张图像，总计 60000 张图；其中训练图像 500 张 / 小类，测试图像 100 张 / 小类
适用领域：机器视觉、图像分类、深度学习模型训练（CNN、ResNet 等）、人工智能科研、高校课程实践
可用途径：
科研项目：支撑图像分类相关论文撰写、算法优化验证
模型训练：作为机器视觉入门 / 进阶的标准训练 + 测试数据集
教学实践：高校人工智能、计算机视觉课程的实验数据支撑
企业研发：小型 AI 团队快速搭建图像分类原型系统的基础数据
CIFAR-100 图像分类数据集.zip
(2.72 KB, 需要: RMB 10 元)
京公网安备 11010802022788号
