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Ensemble De Données De Classification d'images CIFAR-10
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L'ensemble de données CIFAR-10 est un ensemble de données de classification d'images pour la vision artificielle. Il contient 60 000 images en couleur de 10 catégories, dont des avions, des voitures, des oiseaux, des chats, des cerfs, des chiens, des grenouilles, des chevaux, des navires et des camions. La taille est 32*32. Il contient 5 lots de formation et 1 lot de test, chacun avec 10 000 images.
L'ensemble de données a été publié en 2009 par Alex Krizhevsky, Vinod Nair et Geoffrey Hinton du Département d'informatique de l'Université de Toronto. L'article connexe est « Apprendre plusieurs couches de fonctionnalités à partir de minuscules images ».
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