CIFAR-100 图像分类数据集

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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。

该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布,相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

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