Ensemble De Données De Classification D'images CIFAR-100

L'ensemble de données CIFAR-100 est un ensemble de données de classification d'images utilisé dans le domaine de la vision artificielle. Il comporte 20 catégories principales et un total de 100 catégories mineures. Chaque catégorie mineure contient 600 images (500 images d'entraînement et 100 images de test) et chaque image possède une petite étiquette et une grande étiquette.

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 ».