CIFAR10/CIFAR100数据集介绍

CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析

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参考文献

CIFAR-10/CIFAR-100数据集

CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。

CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。

以下是数据集中的类，以及来自每个类的10个随机图像：

这些类完全相互排斥。汽车和卡车之间没有重叠。“汽车”包括轿车，SUV，这类东西。“卡车”只包括大卡车。都不包括皮卡车。

airplane/automobile/bird/cat/deer/dog/frog/horse/ship/truck

CIFAR-10下载

CIFAR-10 python版本

CIFAR-10 Matlab版本

CIFAR-10二进制版本（适用于C程序）

数据集布局

Python / Matlab版本

我将描述数据集的Python版本的布局。Matlab版本的布局是相同的。

该存档包含文件data_batch_1，data_batch_2，...，data_batch_5以及test_batch。这些文件中的每一个都是用cPickle生成的Python“pickled”对象。这里是一个python2例程，它将打开这样的文件并返回一个字典：

def unpickle(file):
    import cPickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = cPickle.load(fo)
    return dict

下面是一个python3实例

def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

以这种方式加载的每个批处理文件都包含一个包含以下元素的字典：

数据 - 一个10000x3072 uint8的numpy数组。阵列的每一行存储32x32彩色图像即每一行存储32323=3072个数字信息。前1024个条目包含红色通道值，下一个1024个绿色，最后1024个蓝色。图像以行优先顺序存储，以便数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。

标签 - 范围为0-9的10000个数字的列表。索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。

该数据集包含另一个名为batches.meta的文件。它也包含一个Python字典对象。它有以下条目：

label_names - 一个10个元素的列表，它为上述标签数组中的数字标签赋予了有意义的名称。例如，label_names [0] ==“飞机”，label_names [1] ==“汽车”等

二进制版本

二进制版本包含文件data_batch_1.bin，data_batch_2.bin，...，data_batch_5.bin以及test_batch.bin。这些文件中的每一个格式如下：

<1×标签> <3072×像素>
...
<1×标签> <3072×像素>

换句话说，第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。接下来的3072个字节是图像像素的值。前1024个字节是红色通道值，下1024个绿色，最后1024个蓝色。值以行优先顺序存储，因此前32个字节是图像第一行的红色通道值。

每个文件都包含10000个这样的3073字节的“行”图像，但没有任何分隔行的限制。因此每个文件应该完全是30730000字节长。

还有另一个文件，称为batches.meta.txt。这是一个ASCII文件，它将0-9范围内的数字标签映射到有意义的类名称。它仅仅是10个类名的列表，每行一个。第i行的类名称对应于数字标签i。

CIFAR-100数据集

这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。，每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗糙”标签（它所属的超类）

以下是CIFAR-100中的类别列表：

超类	类别
水生哺乳动物	海狸，海豚，水獭，海豹，鲸鱼
鱼	水族馆的鱼，比目鱼，射线，鲨鱼，鳟鱼
花卉	兰花，罂粟花，玫瑰，向日葵，郁金香
食品容器	瓶子，碗，罐子，杯子，盘子
水果和蔬菜	苹果，蘑菇，橘子，梨，甜椒
家用电器	时钟，电脑键盘，台灯，电话机，电视机
家用家具	床，椅子，沙发，桌子，衣柜
昆虫	蜜蜂，甲虫，蝴蝶，毛虫，蟑螂
大型食肉动物	熊，豹，狮子，老虎，狼
大型人造户外用品	桥，城堡，房子，路，摩天大楼
大自然的户外场景	云，森林，山，平原，海
大杂食动物和食草动物	骆驼，牛，黑猩猩，大象，袋鼠
中型哺乳动物	狐狸，豪猪，负鼠，浣熊，臭鼬
非昆虫无脊椎动物	螃蟹，龙虾，蜗牛，蜘蛛，蠕虫
人	宝贝，男孩，女孩，男人，女人
爬行动物	鳄鱼，恐龙，蜥蜴，蛇，乌龟
小型哺乳动物	仓鼠，老鼠，兔子，母老虎，松鼠
树木	枫树，橡树，棕榈，松树，柳树
车辆1	自行车，公共汽车，摩托车，皮卡车，火车
车辆2	割草机，火箭，有轨电车，坦克，拖拉机

Superclass	Classes
aquatic	mammals beaver, dolphin, otter, seal, whale
fish	aquarium fish, flatfish, ray, shark, trout
flowers	orchids, poppies, roses, sunflowers, tulips
food	containers bottles, bowls, cans, cups, plates
fruit and vegetables	apples, mushrooms, oranges, pears, sweet peppers
household electrical devices	clock, computer keyboard, lamp, telephone, television
household	furniture bed, chair, couch, table, wardrobe
insects	bee, beetle, butterfly, caterpillar, cockroach
large carnivores	bear, leopard, lion, tiger, wolf
large man-made outdoor things	bridge, castle, house, road, skyscraper
large natural outdoor scenes	cloud, forest, mountain, plain, sea
large omnivores and herbivores	camel, cattle, chimpanzee, elephant, kangaroo
medium-sized mammals	fox, porcupine, possum, raccoon, skunk
non-insect invertebrates	crab, lobster, snail, spider, worm
people	baby, boy, girl, man, woman
reptiles	crocodile, dinosaur, lizard, snake, turtle
small mammals	hamster, mouse, rabbit, shrew, squirrel
trees	maple, oak, palm, pine, willow
vehicles 1	bicycle, bus, motorcycle, pickup truck, train
vehicles 2	lawn-mower, rocket, streetcar, tank, tractor

CIFAR-100下载

CIFAR-100 python版本

CIFAR-100 Matlab版本

CIFAR-100二进制版本（适用于C程序）

数据集布局

Python/matlab版本

python和Matlab版本的布局与CIFAR-10相同.

二进制版本

CIFAR-100的二进制版本与CIFAR-10的二进制版本相似，只是每个图像都有两个标签字节（粗略和细小）和3072像素字节，所以二进制文件如下所示：

<1 x粗标签> <1 x精标签> <3072 x像素>
...
<1 x粗标签> <1 x精标签> <3072 x像素>