CIFAR-100データセット#

59,974

CIFAR-100

ultralytics

publicClassify

CIFAR-100 is Krizhevsky, Nair, and Hinton's fine-grained 32 x 32 RGB classification benchmark. Its 100 classes are grouped into 20 superclasses, enabling evaluation of both specific object recognition and broader semantic categorization.

100 classes66 MBSep 2, 2026

appleaquarium fishbabybear+96

image-classificationcifar100fine-grained+1

CIFAR-100（カナダ高等研究所）データセットは、100の細分類クラス（各600枚）に均等に分けられ、それらがさらに20の上位クラスにまとめられた、32x32ピクセルのカラー画像60,000枚からなる画像分類ベンチマークです。Alex Krizhevsky氏が作成したこのデータセットには、トレーニング画像50,000枚とテスト画像10,000枚の分割があらかじめ定義されています。CIFAR-10データセットよりも難易度が高く、細かな分類に適した姉妹データセットです。

Ultralytics PlatformのCIFAR-100では、サンプルのプレビュー、データセット統計の確認、トレーニング用のクローン作成ができます。

主な機能#

• CIFAR-100には、32x32ピクセルのカラー画像が60,000枚含まれており、100クラスに均等に分けられています。
• 各クラスには画像が正確に600枚含まれ、トレーニング用が500枚、テスト用が100枚です。そのため、データセットは完全にバランスが取れています。
• 100の細分類クラスは、より高レベルの分類に対応するため、20の上位クラスにまとめられています。
• データセットにはトレーニング／テストの分割があらかじめ定義されているため、手動または自動で分割する必要はありません。
• CIFAR-100は、細かな分類を行う画像分類や物体認識の研究で標準的なベンチマークとして使用されています。

データセットの構成#

CIFAR-100には公式の分割があらかじめ定義されているため、自動または手動で分割する必要はありません。

• クラス数: 100の細分類クラスを20の上位クラスに分類
• 画像の合計数: 60,000枚（32x32ピクセルのカラー画像）
• トレーニングセット: 50,000枚（各クラス500枚）
• テストセット: 10,000枚（各クラス100枚）

用途#

CIFAR-100は、従来型の畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）やサポートベクターマシン（SVMs）から最新のディープアーキテクチャまで、画像分類モデルのトレーニングと評価に広く使われています。細粒度の100クラスと小さな画像サイズにより、機械学習の研究、アルゴリズムの比較、コンピュータービジョンの実験において、難易度の高いベンチマークとなっています。

使用方法#

CIFAR-100でYOLOモデルをトレーニングするには、画像サイズを32に設定し、100エポック実行します。使用可能な引数の一覧については、トレーニングページと画像分類タスクガイドをご覧ください。

from ultralytics import YOLO

# モデルを読み込む
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")  # 事前トレーニング済みモデルを読み込みます（トレーニングにはこちらを推奨します）

# モデルをトレーニングする
results = model.train(data="cifar100", epochs=100, imgsz=32)

サンプル画像とアノテーション#

CIFAR-100データセットのサンプル画像:

サンプルはCIFAR-100データセットに含まれるオブジェクトの多様性を示しており、堅牢な画像分類モデルのトレーニングに多様なデータセットが重要であることを裏付けています。

引用と謝辞#

研究または開発でCIFAR-100データセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
            author={Alex Krizhevsky},
            title={Learning multiple layers of features from tiny images},
            institution={},
            year={2009}
}

CIFAR-100データセットを作成・管理し、機械学習およびコンピュータービジョンの研究コミュニティに貴重なリソースを提供しているAlex Krizhevskyに感謝いたします。CIFAR-100データセットとその作成者の詳細については、CIFAR-100データセットのウェブサイトをご覧ください。

よくある質問#