CIFAR-10-Datensatz
Der CIFAR-10-Datensatz (Canadian Institute For Advanced Research) ist eine Sammlung von Bildern, die hĂ€ufig fĂŒr maschinelles Lernen und Computer-Vision-Algorithmen verwendet wird. Er wurde von Forschern am CIFAR-Institut entwickelt und besteht aus 60.000 32x32-Farbbildern in 10 verschiedenen Klassen.
Hauptmerkmale
- Der CIFAR-10-Datensatz besteht aus 60.000 Bildern, die in 10 Klassen unterteilt sind.
- Jede Klasse enthÀlt 6.000 Bilder, aufgeteilt in 5.000 zum Trainieren und 1.000 zum Testen.
- Die Bilder sind farbig und haben eine GröĂe von 32x32 Pixeln.
- Die 10 verschiedenen Klassen reprÀsentieren Flugzeuge, Autos, Vögel, Katzen, Hirsche, Hunde, Frösche, Pferde, Schiffe und Lastwagen.
- CIFAR-10 wird hÀufig zum Trainieren und Testen im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision verwendet.
Struktur des Datensatzes
Der CIFAR-10-Datensatz ist in zwei Teilmengen aufgeteilt:
- Training Set: Diese Teilmenge enthĂ€lt 50.000 Bilder, die fĂŒr das Training von Machine-Learning-Modellen verwendet werden.
- Testsatz: Diese Teilmenge besteht aus 10.000 Bildern, die zum Testen und Vergleichen der trainierten Modelle verwendet werden.
Anwendungen
Der CIFAR-10-Datensatz wird hĂ€ufig zum Trainieren und Evaluieren von Deep-Learning-Modellen fĂŒr Bildklassifizierungsaufgaben verwendet, z. B. von Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs) und verschiedenen anderen Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen. Die Vielfalt des Datensatzes in Bezug auf die Klassen und das Vorhandensein von Farbbildern machen ihn zu einem vielseitigen Datensatz fĂŒr die Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision.
Verwendung
Um ein YOLO Modell auf dem CIFAR-10-Datensatz fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgröĂe von 32x32 zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfĂŒgbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.
Beispiel fĂŒr einen Zug
Beispielbilder und Anmerkungen
Der CIFAR-10-Datensatz enthĂ€lt Farbbilder von verschiedenen Objekten und ist damit ein gut strukturierter Datensatz fĂŒr Bildklassifizierungsaufgaben. Hier sind einige Beispiele fĂŒr Bilder aus diesem Datensatz:
Das Beispiel zeigt die Vielfalt und KomplexitĂ€t der Objekte im CIFAR-10-Datensatz und verdeutlicht, wie wichtig ein vielfĂ€ltiger Datensatz fĂŒr das Training robuster Bildklassifizierungsmodelle ist.
Zitate und Danksagungen
Wenn du den CIFAR-10-Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte das folgende Papier:
Wir möchten Alex Krizhevsky dafĂŒr danken, dass er den CIFAR-10-Datensatz als wertvolle Ressource fĂŒr die Forschungsgemeinschaft im Bereich des maschinellen Lernens und des Computersehens erstellt und gepflegt hat. Weitere Informationen ĂŒber den CIFAR-10-Datensatz und seinen Schöpfer findest du auf der Website des CIFAR-10-Datensatzes.