Датасет · uoft-cs
CIFAR-10: 60 тысяч цветных изображений
uoft-cs/cifar10
Классический набор из 60 000 изображений 32×32 в 10 классах для проверки классификации.
Что внутри
CIFAR-10 состоит из 60 000 цветных изображений размером 32×32 в 10 классах, по 6 000 изображений на класс. В наборе 50 000 тренировочных и 10 000 тестовых изображений; тестовая выборка содержит ровно по 1 000 случайно выбранных изображений каждого класса. Тренировочные данные разбиты на пять батчей по 10 000 изображений, тестовые — на один батч. Язык указан как английский, модальность — изображения, задача — image-classification.
Что можно сделать
- Обучение и сравнение CNN и vision-моделей
- Проверка пайплайна классификации изображений
- Бенчмарк для небольших моделей
- Задачи
- Классификация картинок
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 342,3 тыс.
- Лайков
- 142
Модели, обученные на нём
- thearn/cifar10-resnet9Классификация картинок 283
- nana12233/smai-a4-cifar10-mlpКлассификация картинок 219
- nana12233/smai-a4-cifar10-ioc-nnКлассификация картинок 218
- MamaPearl/nula-cifar10-robust-v0Классификация картинок 207
- Danny-Dasilva/embeddinggemma-2-multimodal-typed-decisionZero-shot классификация 162
- li-ion/cifar10-iocnn-384-128Классификация картинок 124
- li-ion/cifar10-mlp-384-128Классификация картинок 118
- ransom32/smai-a4-cifar10-ioc-nnКлассификация картинок 105
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("uoft-cs/cifar10")