CIFAR-100 画像分類データセット
CIFAR-100 データセットは、マシン ビジョンの分野で使用される画像分類データ セットであり、20 個の大カテゴリと合計 100 個の小カテゴリがあり、各小カテゴリには 600 個の画像 (500 個のトレーニング画像と 100 個のテスト画像) が含まれています。小さいラベルと大きいラベルがあります。
このデータセットは、トロント大学コンピューターサイエンス学部の Alex Krizhevsky、Vinod Nair、Geoffrey Hinton によって 2009 年にリリースされました。関連する論文は「Learning Multiple Layers of features from Tiny Images」です。
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.