CINIC-10图像数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类,深度学习,数据增强,计算机视觉,机器学习,图像识别,基准测试,数据集扩展
数据概述：
CINIC-10是一个基于CIFAR-10的扩展数据集，包含CIFAR-10的60,000张32x32 RGB图像以及从ImageNet数据库中精选的210,000张图像（已调整为32x32分辨率）。该数据集旨在作为CIFAR-10和ImageNet之间的桥梁，用于机器学习算法的基准测试。数据集分为三个相等的子集：训练集、验证集和测试集，每个子集包含90,000张图像。
数据用途概述：
CINIC-10适用于图像分类、深度学习模型训练和评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行模型性能测试，比较不同算法在图像分类任务中的表现；开发人员可以将其用于训练和优化计算机视觉模型；学术界可将其作为基准数据集，用于算法研究和学术论文的验证。此外，CINIC-10为连接小规模数据集（如CIFAR-10）和大规模数据集（如ImageNet）提供了过渡方案，有助于探索模型在不同规模数据下的适应性。
