revise kaggle numbers

chapter_computer-vision/kaggle-gluon-cifar10.md

@@ -5,7 +5,7 @@ CIFAR-10是计算机视觉领域的一个重要的数据集。本节中，我们
 > https://www.kaggle.com/c/cifar-10
 
 
-图9.X展示了该比赛的网页信息。为了便于提交结果，请先在Kaggle网站上注册账号。
+图9.14展示了该比赛的网页信息。为了便于提交结果，请先在Kaggle网站上注册账号。
 
 ![CIFAR-10图像分类比赛的网页信息。比赛数据集可通过点击“Data”标签获取。](../img/kaggle_cifar10.png)
 
@@ -29,14 +29,14 @@ import shutil
 
 ## 获取数据集
 
-比赛数据分为训练集和测试集。训练集包含5万张图片。测试集包含30万张图片：其中有1万张图片用来计分，其他29万张不计分的图片是为了防止人工标注测试集。两个数据集中的图片格式都是png，高和宽均为32像素，并含有RGB三个通道（彩色）。图片一共涵盖10个类别，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车，如图9.X所示。
+比赛数据分为训练集和测试集。训练集包含5万张图片。测试集包含30万张图片：其中有1万张图片用来计分，其他29万张不计分的图片是为了防止人工标注测试集。两个数据集中的图片格式都是png，高和宽均为32像素，并含有RGB三个通道（彩色）。图片一共涵盖10个类别，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车，如图9.15所示。
 
 ![CIFAR-10图像的类别分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。](../img/cifar10.png)
 
 
 ### 下载数据集
 
-登录Kaggle后，我们可以点击图9.X所示的CIFAR-10图像分类比赛网页上的“Data”标签，并分别下载训练数据集“train.7z”、测试数据集“test.7z”和训练数据集标签“trainLabels.csv”。
+登录Kaggle后，我们可以点击图9.14所示的CIFAR-10图像分类比赛网页上的“Data”标签，并分别下载训练数据集“train.7z”、测试数据集“test.7z”和训练数据集标签“trainLabels.csv”。
 
 
 ### 解压数据集

chapter_computer-vision/kaggle-gluon-dog.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 
 在这个比赛中，我们将识别120类不同品种的狗。这个比赛的数据集实际上是著名的ImageNet的子集数据集。和上一节CIFAR-10数据集中的图像不同，ImageNet数据集中的图像的高和宽更大，且大小不一。
 
-图9.X展示了该比赛的网页信息。为了便于提交结果，请先在Kaggle网站上注册账号。
+图9.16展示了该比赛的网页信息。为了便于提交结果，请先在Kaggle网站上注册账号。
 
 ![狗的品种识别比赛的网页信息。比赛数据集可通过点击“Data”标签获取](../img/kaggle-dog.png)
 
@@ -37,7 +37,7 @@ import zipfile
 
 ### 下载数据集
 
-登录Kaggle后，我们可以点击图9.X所示的狗的品种识别比赛网页上的“Data”标签，并分别下载训练数据集“train.zip”、测试数据集“test.zip”和训练数据集标签“label.csv.zip”。下载完成后，将它们分别存放在以下路径：
+登录Kaggle后，我们可以点击图9.16所示的狗的品种识别比赛网页上的“Data”标签，并分别下载训练数据集“train.zip”、测试数据集“test.zip”和训练数据集标签“label.csv.zip”。下载完成后，将它们分别存放在以下路径：
 
 * ../data/kaggle_dog/train.zip
 * ../data/kaggle_dog/test.zip