CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析
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CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。
CIFAR-10数据集
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，五个训练集之和包含来自每个类的正好5000张图像。
以下是数据集中的类，以及来自每个类的10个随机图像：
这些类完全相互排斥。汽车和卡车之间没有重叠。“汽车”包括轿车，SUV，这类东西。“卡车”只包括大卡车。都不包括皮卡车。
airplane/automobile/bird/cat/deer/dog/frog/horse/ship/truck
CIFAR-10下载
数据集布局
Python / Matlab版本
我将描述数据集的Python版本的布局。Matlab版本的布局是相同的。
该存档包含文件data_batch_1，data_batch_2，...，data_batch_5以及test_batch。这些文件中的每一个都是用cPickle生成的Python“pickled”对象。这里是一个python2例程，它将打开这样的文件并返回一个字典：
def unpickle(file):
import cPickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = cPickle.load(fo)
return dict
下面是一个python3实例
def unpickle(file):
import pickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
return dict
以这种方式加载的每个批处理文件都包含一个包含以下元素的字典：
数据 - 一个10000x3072 uint8的numpy数组。阵列的每一行存储32x32彩色图像即每一行存储32323=3072个数字信息。前1024个条目包含红色通道值，下一个1024个绿色，最后1024个蓝色。图像以行优先顺序存储，以便数组的前32个条目是图像第一行的红色通道值。
标签 - 范围为0-9的10000个数字的列表。索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。
该数据集包含另一个名为batches.meta的文件。它也包含一个Python字典对象。它有以下条目：
label_names - 一个10个元素的列表，它为上述标签数组中的数字标签赋予了有意义的名称。例如，label_names [0] ==“飞机”，label_names [1] ==“汽车”等
二进制版本
二进制版本包含文件data_batch_1.bin，data_batch_2.bin，...，data_batch_5.bin以及test_batch.bin。这些文件中的每一个格式如下：
<1×标签> <3072×像素>
...
<1×标签> <3072×像素>
换句话说，第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。接下来的3072个字节是图像像素的值。前1024个字节是红色通道值，下1024个绿色，最后1024个蓝色。值以行优先顺序存储，因此前32个字节是图像第一行的红色通道值。
每个文件都包含10000个这样的3073字节的“行”图像，但没有任何分隔行的限制。因此每个文件应该完全是30730000字节长。
还有另一个文件，称为batches.meta.txt。这是一个ASCII文件，它将0-9范围内的数字标签映射到有意义的类名称。它仅仅是10个类名的列表，每行一个。第i行的类名称对应于数字标签i。
CIFAR-100数据集
这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。，每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗糙”标签（它所属的超类）
以下是CIFAR-100中的类别列表：
| 超类 | 类别 |
|---|---|
| 水生哺乳动物 | 海狸，海豚，水獭，海豹，鲸鱼 |
| 鱼 | 水族馆的鱼，比目鱼，射线，鲨鱼，鳟鱼 |
| 花卉 | 兰花，罂粟花，玫瑰，向日葵，郁金香 |
| 食品容器 | 瓶子，碗，罐子，杯子，盘子 |
| 水果和蔬菜 | 苹果，蘑菇，橘子，梨，甜椒 |
| 家用电器 | 时钟，电脑键盘，台灯，电话机，电视机 |
| 家用家具 | 床，椅子，沙发，桌子，衣柜 |
| 昆虫 | 蜜蜂，甲虫，蝴蝶，毛虫，蟑螂 |
| 大型食肉动物 | 熊，豹，狮子，老虎，狼 |
| 大型人造户外用品 | 桥，城堡，房子，路，摩天大楼 |
| 大自然的户外场景 | 云，森林，山，平原，海 |
| 大杂食动物和食草动物 | 骆驼，牛，黑猩猩，大象，袋鼠 |
| 中型哺乳动物 | 狐狸，豪猪，负鼠，浣熊，臭鼬 |
| 非昆虫无脊椎动物 | 螃蟹，龙虾，蜗牛，蜘蛛，蠕虫 |
| 人 | 宝贝，男孩，女孩，男人，女人 |
| 爬行动物 | 鳄鱼，恐龙，蜥蜴，蛇，乌龟 |
| 小型哺乳动物 | 仓鼠，老鼠，兔子，母老虎，松鼠 |
| 树木 | 枫树，橡树，棕榈，松树，柳树 |
| 车辆1 | 自行车，公共汽车，摩托车，皮卡车，火车 |
| 车辆2 | 割草机，火箭，有轨电车，坦克，拖拉机 |
| Superclass | Classes |
|---|---|
| aquatic | mammals beaver, dolphin, otter, seal, whale |
| fish | aquarium fish, flatfish, ray, shark, trout |
| flowers | orchids, poppies, roses, sunflowers, tulips |
| food | containers bottles, bowls, cans, cups, plates |
| fruit and vegetables | apples, mushrooms, oranges, pears, sweet peppers |
| household electrical devices | clock, computer keyboard, lamp, telephone, television |
| household | furniture bed, chair, couch, table, wardrobe |
| insects | bee, beetle, butterfly, caterpillar, cockroach |
| large carnivores | bear, leopard, lion, tiger, wolf |
| large man-made outdoor things | bridge, castle, house, road, skyscraper |
| large natural outdoor scenes | cloud, forest, mountain, plain, sea |
| large omnivores and herbivores | camel, cattle, chimpanzee, elephant, kangaroo |
| medium-sized mammals | fox, porcupine, possum, raccoon, skunk |
| non-insect invertebrates | crab, lobster, snail, spider, worm |
| people | baby, boy, girl, man, woman |
| reptiles | crocodile, dinosaur, lizard, snake, turtle |
| small mammals | hamster, mouse, rabbit, shrew, squirrel |
| trees | maple, oak, palm, pine, willow |
| vehicles 1 | bicycle, bus, motorcycle, pickup truck, train |
| vehicles 2 | lawn-mower, rocket, streetcar, tank, tractor |
CIFAR-100下载
CIFAR-100 python版本
CIFAR-100 Matlab版本
CIFAR-100二进制版本（适用于C程序）
数据集布局
Python/matlab版本
python和Matlab版本的布局与CIFAR-10相同.
二进制版本
CIFAR-100的二进制版本与CIFAR-10的二进制版本相似，只是每个图像都有两个标签字节（粗略和细小）和3072像素字节，所以二进制文件如下所示：
<1 x粗标签> <1 x精标签> <3072 x像素>
...
<1 x粗标签> <1 x精标签> <3072 x像素>