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
深度学习数据集集合是指由大量标注数据组成的数据集。它们被广泛用于训练和评估深度学习模型,帮助算法理解和解决各种任务,如图像分类、物体检测、语义分割等。 这些数据集集合包含了各种不同类型的数据,涵盖了多个领域和应用场景。例如,ImageNet是一个广泛使用的图像分类数据集,包含数百万张不同类别的图像;COCO是一个用...
首先要做的事——下载这些数据集,这些数据集的规模很大!所以请确保你有一个快速的互联网连接。 数据集分为三类——图像处理、自然语言处理和音频/语音处理。 让我们开始我们的数据集之旅吧! 图像数据集 1.MNIST MNIST是最受欢迎的深度学习数据集之一,这是一个手写数字数据集,包含一组60,000个示例的训练集和一...
1.介绍深度估计 深度估计目的的从一张2D图像中获取每个点距离拍摄源的位置远近(通常用颜色的深浅可视化)。 常用的数据集 室内数据集NYU-V2-Depth, 包含464个场景,120k个尺寸为 480*640RGB图像与深度图对。249个训练 场景,215测试场景。距离拍摄源的距离 为[0 - 10] m。 室外数据集kitti 包含61个场景,32个...
6.KITTI深度数据集 KITTI-depth 包含超过 93,000 个深度图以及相应的原始 LiDaR 扫描和 RGB 图像。鉴于大量的训练数据,该数据集应允许训练复杂的深度学习模型,以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外,该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像,作为这两个具有挑战性的任务的基准。
摘要:这篇博文总结了博主收集的深度学习常用的数据集,包含常用的分类、目标检测及人脸识别任务,对每个数据集给出了简要介绍、官网下载网站以及公众号获取的关键字。因为有的数据集较大,官网的下载速度可能比较慢,为了方便大家管理,这里我将其整理到了个人公众号平台中,可通过下方卡片“AI技术研究与分享”关注,并在后台...
本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。 小目标检测 1.AI-TOD航空图像数据集 数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYk AI-TOD 在 28...
最近收集了一大波关于细胞、微生物、显微图像数据集,有细胞、微生物,细菌等。 接下来是每个数据的详细介绍!! 1、12500张血细胞增强图像(JPEG)数据集该数据集包含12500张血细胞增强图像(JPEG),并带有伴随的细胞类型标签(CSV)。 数据查看地址:https://www.dilitanxianjia.com/2583/ ...
解决方案1:裁剪或拉伸数据,使其具有与其他样本相同的方面或格式。 两种可能性来改善格两种可能性来改善格式错误的图像式错误的图像。 解决方案2:规范化数据,使每个样本的数据都在相同的值范围内。 将值范围标准化为在整个数据集中保持一致。 问题6:没有验证集和测试集 ...
8、印度南亚大陆的鱼类识别的目标检测数据集用于鱼类识别的目标检测数据集; 基于深度学习的鱼类种群识别,用于种群分析。 最初的270张图像的5种鱼类,主要发现在印度次大陆,即Catla (塔拉),白 (鱼),!罗氏野、鲤(鲤)草鱼是从。 然后将图像大小调整为640x640像素。Varoius数据增强技术,以消除类的不平衡,使图像的数...