CIFAR-10数值化图像矩阵数据集CIFAR-10NumericalImagesMatricesDataset-amirrezamircheraghi
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，数据集，机器学习，深度学习，计算机视觉，数值化矩阵，数据转换，人工智能
数据概述： 该数据集基于CIFAR-10原始图像数据集，记录了10个类别的32x32彩色图像经过数值化处理后的矩阵数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确标注，但原始CIFAR-10数据集发布于2009年。
地理范围：数据不涉及具体地理范围，主要聚焦于图像内容的分类任务。
数据维度：数据集包括60000张图像，分为10个类别（飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车），每张图像转换为数值矩阵，涵盖像素值，类别标签等变量。
数据格式：数据提供CSV和Excel格式，便于进行数值分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于CIFAR-10官方数据集的数值化转换版本，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图像识别，深度学习及计算机视觉等领域，特别是在卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）等模型的训练与评估中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于图像分类，特征提取等计算机视觉研究，如深度学习模型在低分辨率图像分类中的表现，不同数值化方法对分类效果的影响等。
行业应用：可以为安防监控，自动驾驶，医学成像等行业提供数据支持，特别是在物体识别与分类方面。
决策支持：支持图像识别系统的优化与评估，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉，机器学习及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像数值化，模型训练及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索低分辨率图像分类的规律与趋势，帮助用户实现高效的图像识别，优化模型性能，提升分类准确率。
