CIFAR-10数据集，又称加拿大高等研究院数据集（Canadian Institute for Advanced Research）是一个常用于训练机器学习和电脑视觉算法的图像集合。它是最广泛使用的机器学习研究数据集之一[1][2]。CIFAR-10数据集包含60,000张32×32像素的彩色图像，分为10个不同的类别[3]。这10个类别分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车，每个类别有6,000张图片[4]。
CIFAR-10是2008年发布的80 Million Tiny Images数据集的标记子集，该数据集在2009年发表。创建该数据集时，学生们有偿标记所有的图像[5]。
参见
- 机器学习研究数据集列表
- MNIST数据库
参考来源
外部链接
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