CIFAR-10图像分类数据集-CSV格式-pyim59

CIFAR-10图像分类数据集-CSV格式-pyim59 数据来源：互联网公开数据 标签：CIFAR-10,图像分类,机器学习,深度学习,计算机视觉,数据集,CSV,图像识别

数据概述： 本数据集是CIFAR-10图像分类数据集的CSV格式版本，由加拿大多伦多大学计算机科学系的Alex Krizhevsky等人创建。该数据集包含60,000张32x32像素的彩色图像，分为10个类别，每类有6,000张图像，其中5,000张用于训练，1,000张用于测试。图像类别包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。数据集结构类似于MNIST格式，便于进行图像分类任务的学习和研究。

数据用途概述： 该数据集适用于图像分类任务、机器学习和深度学习算法的开发与评估、计算机视觉领域的研究等。研究人员和学习者可以利用此数据集训练和测试各种图像分类模型，评估模型性能；教育者可以使用该数据集进行教学和实践，帮助学生理解图像分类的基本原理和技术。