MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中,训练样本 60000 ,测试样本 10000,数据为图片的像素点值,作者已经对数据集进行了压缩。 2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test...
实现一个基础的三分类问题。 二、数据集分析 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别,分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。 数据集共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征,通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种...
常用的分类数据集 常用的分类数据集 常用的分类数据集：①鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个经典且非常受欢迎的数据集，由罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）在1936 年整理。它包含四个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，用来对鸢尾花的三个品种（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）进行分类。数...
ImageNet大约有22000个类别的数据,在使用ImageNet的时候,通常使用ImageNet数据集的一个子集,共有1000个类别。ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的数据集,其中在竞赛中出色的网络有AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、SENet等。上述提到的网络也是图像分类的经典网络,下文会进行详细的介绍。 准备数据集方法:通过官网下载Imag...
分享的场景分类数据集如下: 1、 OPTIMAL-31 2、 UC Merced Land Use Datesets 3、 WHU-RS19 4、 RSSCN7 5、 SAT-4 and SAT-6 airbrone datasets 6、 RSC11 7、 SIRI-WHU 8、 AID 9、 NWPU-RESISC45 10、PatternNet 11、RSI-CB 12、AID++ ...
BRACS 数据集是专为乳腺癌亚型划分而设计的,包含大量采用H&E染色的病理图像。该数据集涵盖547张全幅切片图像(WSIs)以及从这些切片中提取的4539个感兴趣区域(ROIs)。每张全幅切片及其相应的感兴趣区域均由三名专业病理学家进行注释,分类为不同的病变类型。具体而言,BRACS包括三种主要的病变类型——良性、恶性和...
医学图像分类数据集 1. 递归蜂窝图像分类 –此数据来自递归2019挑战。竞赛的目标是利用生物显微镜数据开发可识别复制品的模型。关于比赛的全部信息可以在这里找到。 https://www.kaggle.com/c/recursion-cellular-image-classification 2. TensorFlow patch_camelyon医学图像 –该医学图像分类数据集来自TensorFlow网站。它包...
另一种处理多标签分类问题的方法是采用元标签学习方法。在这种方法中，我们首先使用一个基本分类器对所有可能的标签进行预测，然后使用一个元分类器来组合这些基本预测结果，以生成最终的标签集合。这种方法可以提供更好的性能，但需要更多的计算资源。多标签分类数据集的应用非常广泛。例如，在图像分类中，每个图像都可以...
1. 数据集准备 2. 划分数据集 3. 生成datasets.txt文件 4. 基于数据集制作训练的datasets.yaml文件 前言 平时我们在使用YOLOv5、YOLOv7官方模型进行魔改训练的时候,一般不会用到COCO2017等这样的大型数据集,一般是在自己的自定义数据集或者是一些小的开源数据集上进行调试,这时候就要涉及到数据集的问题。
图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2](这个数据集也比较小,只有几十M,没有GPU的电脑也能吃得消)。