Датасет · uoft-cs
CIFAR-100: 60 тысяч картинок в 100 классах
uoft-cs/cifar100
Набор цветных изображений 32×32 для классификации в 100 классах и 20 суперклассах, 50 тыс. train и 10 тыс. test.
Что внутри
CIFAR-100 состоит из 60 000 цветных изображений 32×32 пикселя в 100 классах, по 600 изображений на класс. В обучении 50 000 картинок, в тесте 10 000; на класс приходится 500 train и 100 test. Классы сгруппированы в 20 суперклассов, у каждого изображения есть точная и грубая метка.
Что можно сделать
- обучить и сравнить CNN или ViT для классификации изображений
- проверить модель на fine- и coarse-классификации
- использовать как бенчмарк для новых архитектур
- Задачи
- Классификация картинок
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 110,8 тыс.
- Лайков
- 76
Модели, обученные на нём
- AdrianSK/vit-b16-in21k-cifar100Классификация картинок 1,2 тыс.
- hasanfaesal/vit-tiny-patch16-224-dinov2-distillimage feature extraction 69
- Ruichen0424/I2E 25
- ThongCoder/microsoft-resnet50-cifar100Классификация картинок 14
- priyadip/vit-lora-cifar100Классификация картинок 14
- anzheCheng/EMoEКлассификация картинок 12
- FALcon6/LGViT-Swin-Cifar100Классификация картинок 10
- Ruichen0424/AB-BNN 9
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("uoft-cs/cifar100")