# Image-Classification-using-CIFAR-10-dataset

**Repository Path**: AwakeBo/Image-Classification-using-CIFAR-10-dataset

## Basic Information

- **Project Name**: Image-Classification-using-CIFAR-10-dataset
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-10
- **Last Updated**: 2025-04-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 使用CIFAR-10数据集进行图像分类

CIFAR-10 数据集是一个重要的图像分类数据集。它包含 60,000 张 32x32 的彩色图像，涵盖 10 个类别（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车），每个类别有 6,000 张图像。其中，50,000 张图像用于训练，10,000 张图像用于测试。

## 本项目的目标是：

使用支持 GPU 的 Tensorflow 和 Keras API 实现不同的卷积神经网络（CNN）分类器  
比较不同的 CNN 架构  

## 工具：

支持 GPU 的 Tensorflow  
Keras API

# Image-Classification-using-CIFAR-10-dataset

The CIFAR-10 Dataset is an important image classification dataset. It consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes (airplanes, automobiles, birds, cats, deer, dogs, frogs, horses, ships, and trucks), with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images.

## The GOALS of this project are to:

Implement different Convolutional Neural Networks (CNN) classifiers using GPU-enabled Tensorflow and Keras API
Compare different CNN architectures


## Tools:

GPU-enabled Tensorflow

Keras API