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CIFAR-10 数据集

简介：
CIFAR-10 是一个经典的图像分类数据集，广泛用于机器学习领域的计算机视觉算法基准测试。它包含60000幅32x32的彩色图像，分为10个类，每类6000幅图像。这个数据集从“8000万张小图”数据集中精炼剥离出来，由 Geoffrey Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理。

特点：

• 图像尺寸较小，但类别丰富，且每个类别的样本数量均衡。
• 包含50000张训练图像和10000张测试图像。
• 被划分为5个训练batch和1个测试batch。

应用：

• CIFAR-10 适用于评估卷积神经网络等深度学习模型的性能。
• 适用于迁移学习和数据增强技术的研究。

来源：

• 由图灵奖得主 Geoffrey Hinton 团队整理。
  
  
  

CIFAR-100 数据集

简介：
CIFAR-100 是 CIFAR-10 的扩展版本，包含更多的类别，为复杂的机器学习和计算机视觉任务提供了一个具有挑战性的理想数据集。

特点：

• 包含100个类别，分为20个粗分类，每个类别包含600张图像。
• 图像尺寸为32x32像素。
• 包含50000张训练图像和10000张测试图像。

应用：

• CIFAR-100 用于评估模型在更细粒度分类任务上的性能。
• 适用于物体识别和分类任务。

来源：

• 由图灵奖得主 Geoffrey Hinton 团队整理。
  
  
  

AFHQ 数据集

简介：
AFHQ（Animal Faces-HQ）是一个动物面孔数据集，由15000张512×512分辨率的高质量图像组成。该数据集包括猫、狗和野生动物三个领域，每个领域提供5000张图像。

特点：

• 图像分辨率高，为512×512像素。
• 包含15000张高质量图像。

应用：

• AFHQ 适用于高分辨率图像处理任务，如图像生成、面部识别和超分辨率。
• 高质量的图像使其成为评估模型在复杂场景下性能的理想选择。

来源：

• 源自 CVPR 2020。
  
  
  

FFHQ 数据集

简介：
FFHQ（Flickr-Faces-HQ）数据集包含高分辨率的人脸图像。它包含不同年龄、性别、种族的70,000张1024×1024像素的高质量图像。

特点：

• 图像分辨率高，为1024×1024像素。
• 包含70000张高质量图像。

应用：

• FFHQ 适用于面部识别、图像生成等任务，特别是需要高分辨率和细节的场景。
• 高质量的图像使其成为评估模型在复杂人脸变化下性能的理想选择。

来源：

• 源自 CVPR 2019。