CIFAR-10和CIFAR-100都是带有标签的数据集(是8千万小图像数据集的子集),由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton等人创建。
CIFAR-10由60000张32x32的彩色图像组成,50000张训练图像和10000张测试图像,共分10个类,每个类6000幅图像,不同类的图像互斥。这些数据集分成5个训练batch和一个测试batch,每个batch包含10000幅图像。

官方提供了三种版本,python/matlab/C,如下所示。

我下载了matlab版本,解压如下。

Load data_batch_1之后,可以看到,mat中包含了data和label,其中每个batch包含了10000幅彩色图像(32x32x3 = 3072)。

matlab代码如下,将batch载入后存储在imData中(4-D数组)。

clear;
close all;
tic;
load('E:\01_Code_data\00_dataset\cifar-10-batches-mat\data_batch_1.mat');
imData = uint8(zeros(10000, 32, 32, 3));
dataColor = uint8(zeros(32, 32, 3));
hwait=waitbar(0,'计算中...');
for i = 1:10000value = 100 * i / 10000;waitbar(i/10000, hwait, sprintf('计算中:%3.2f%%',value));data1 = data(i,:);data1 = data1';dataColor = reshape(data1, [32, 32, 3]);imData(i,:,:,:) = dataColor;
endclose(hwait);
toc;

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