CIFAR-10 图像分类数据集 60000 张 32*32 彩色图 机器视觉训练测试数据集

CIFAR-10 Dataset 是机器视觉领域经典图像分类数据集，专为模型训练、科研实验、学术论文撰写设计，广泛应用于人工智能、深度学习、计算机视觉相关场景。

数据集包含飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车共 10 个常见类别，总计 60000 张高清彩色图像，所有图像统一尺寸为 32*32 像素，数据格式规范，可直接适配主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等）。

数据划分科学：含 5 个训练批次（每批 10000 张）+1 个测试批次（10000 张），满足模型训练、效果验证全流程需求。该数据集由多伦多大学计算机科学系 Alex Krizhevsky、Vinod Nair、Geoffrey Hinton 团队于 2009 年发布，相关研究成果收录于论文《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》，权威性高、实用性强。

可用途径

学术科研：机器视觉方向课程作业、毕业论文、期刊论文数据支撑

模型训练：图像分类算法调试、深度学习模型优化、入门级 CV 项目实战

教学实践：高校人工智能、计算机视觉专业教学案例、学生实验数据集

技术研发：企业 AI 产品原型开发、图像识别技术预研、算法性能对比测试