CIFAR-100 데이터 세트

The CIFAR-100 (Canadian Institute For Advanced Research) dataset is a significant extension of the CIFAR-10 dataset, composed of 60,000 32x32 color images in 100 different classes. It was developed by researchers at the CIFAR institute, offering a more challenging dataset for more complex machine learning and computer vision tasks.

주요 기능

• CIFAR-100 데이터 세트는 60,000개의 이미지로 구성되어 있으며, 100개의 클래스로 나뉩니다.
• 각 클래스에는 교육용 이미지 500개와 테스트용 이미지 100개로 나뉜 600개의 이미지가 포함되어 있습니다.
• 이미지는 컬러이며 크기는 32x32픽셀입니다.
• 100가지 클래스는 더 높은 수준의 분류를 위해 20개의 대략적인 카테고리로 그룹화됩니다.
• CIFAR-100은 일반적으로 머신러닝 및 컴퓨터 비전 분야의 교육 및 테스트에 사용됩니다.

데이터 세트 구조

CIFAR-100 데이터 세트는 두 개의 하위 집합으로 나뉩니다:

1. 훈련 세트: 이 하위 집합에는 머신러닝 모델 학습에 사용되는 50,000개의 이미지가 포함되어 있습니다.
2. 테스트 세트: 이 하위 집합은 학습된 모델을 테스트하고 벤치마킹하는 데 사용되는 10,000개의 이미지로 구성됩니다.

애플리케이션

The CIFAR-100 dataset is extensively used for training and evaluating deep learning models in image classification tasks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning algorithms. The diversity of the dataset in terms of classes and the presence of color images make it a more challenging and comprehensive dataset for research and development in the field of machine learning and computer vision.

사용법

To train a YOLO model on the CIFAR-100 dataset for 100 epochs with an image size of 32x32, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="cifar100", epochs=100, imgsz=32)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=cifar100 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=32

샘플 이미지 및 주석

The CIFAR-100 dataset contains color images of various objects, providing a well-structured dataset for image classification tasks. Here are some examples of images from the dataset:

이 예는 CIFAR-100 데이터 세트에 포함된 객체의 다양성과 복잡성을 보여주며, 강력한 이미지 분류 모델을 훈련하기 위해서는 다양한 데이터 세트가 중요하다는 것을 강조합니다.

인용 및 감사

연구 또는 개발 작업에 CIFAR-100 데이터 세트를 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주세요:

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

We would like to acknowledge Alex Krizhevsky for creating and maintaining the CIFAR-100 dataset as a valuable resource for the machine learning and computer vision research community. For more information about the CIFAR-100 dataset and its creator, visit the CIFAR-100 dataset website.

자주 묻는 질문

CIFAR-100 데이터 세트는 무엇이며 왜 중요한가요?

The CIFAR-100 dataset is a large collection of 60,000 32x32 color images classified into 100 classes. Developed by the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR), it provides a challenging dataset ideal for complex machine learning and computer vision tasks. Its significance lies in the diversity of classes and the small size of the images, making it a valuable resource for training and testing deep learning models, like Convolutional Neural Networks (CNNs), using frameworks such as Ultralytics YOLO.

CIFAR-100 데이터 세트에서 YOLO 모델을 훈련하려면 어떻게 하나요?

Python 또는 CLI 명령을 사용하여 CIFAR-100 데이터 세트에서 YOLO 모델을 학습시킬 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="cifar100", epochs=100, imgsz=32)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=cifar100 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=32

사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 교육 페이지를 참조하세요.

CIFAR-100 데이터 세트의 주요 활용 분야는 무엇인가요?

The CIFAR-100 dataset is extensively used in training and evaluating deep learning models for image classification. Its diverse set of 100 classes, grouped into 20 coarse categories, provides a challenging environment for testing algorithms such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning approaches. This dataset is a key resource in research and development within machine learning and computer vision fields.

CIFAR-100 데이터 세트는 어떻게 구성되어 있나요?

CIFAR-100 데이터 세트는 두 가지 주요 하위 집합으로 나뉩니다:

1. 트레이닝 세트: 머신러닝 모델 학습에 사용되는 50,000개의 이미지가 포함되어 있습니다.
2. 테스트 세트: 학습된 모델을 테스트하고 벤치마킹하는 데 사용되는 10,000개의 이미지로 구성됩니다.

100개의 클래스에는 각각 500개의 교육용 이미지와 100개의 테스트용 이미지로 구성된 600개의 이미지가 포함되어 있어 엄격한 학술 및 산업 연구에 매우 적합합니다.

CIFAR-100 데이터 세트의 샘플 이미지와 주석은 어디에서 찾을 수 있나요?

CIFAR-100 데이터 세트에는 다양한 물체의 다양한 컬러 이미지가 포함되어 있어 이미지 분류 작업을 위한 구조화된 데이터 세트입니다. 문서 페이지를 참조하여 샘플 이미지와 주석을 확인할 수 있습니다. 이러한 예는 강력한 이미지 분류 모델을 훈련하는 데 중요한 데이터 세트의 다양성과 복잡성을 강조합니다.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 22 days ago

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