数据集特点: 1、多样性:涵盖十种不同动物的独特图案,提供丰富的样本。 2、灰度图像:专注于夜间条件下的图像识别,模拟真实环境。 3、高质量:经过严格筛选和预处理,确保数据集的质量和可用性。 基准测试: 使用了多种卷积神经网络(CNN)架构,通过知识蒸馏方法对模型进行训练。测试结果显示,DenseNet121、ResNet101V2等...
数据集中的图像涵盖了多种光照条件,包括白天、傍晚和夜间,以及不同的天气状况和复杂的背景环境,确保了数据的多样性和可靠性。这张示例图片展示了夜间繁忙的交通场景,包括多辆汽车、行人和骑自行车的人。图像经过处理,呈现出灰度效果,增强了对比度,适合用于夜间或低光条件下的物体检测和识别任务。该数据集不仅适用于学...
在数字图像处理与计算机视觉的广阔领域中,数据集不仅是算法验证和性能评估的基石,更是推动技术创新的源泉。今天,我将带你一起探索那些常用于图像分割、去噪、质量评估等任务的灰度图与彩色图数据集,并分享一些使用百度智能云产品优化处理流程的小心得。 一、灰度图数据集 1. BSD68 简介:BSD68数据集,包含了68张精...
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给定一个.mat文件的灰度图像数据集,用MATLAB程序展示该图像数据集的一部分样例,每一类都展示相同数目的样例图,并将它们汇总成一幅图并保存图片。数据来源:Face databases (Yale, ORL, PIE and YaleB) 1. MATLAB程序 Image_integration.m 1 2 3 4 5
问Pytorch:加载灰度图像的数据集EN假设数据集存储在" dataset“文件夹中，如下所示，将根目录设置为"...
图像分割深度学习 数据集 灰度图 图像分割数据集标注 当前大多数图像语义分割算法都是基于深度学习的方式,但是深度学习的效果很大程度上是依赖于大量训练数据的。目前的图像分割方法无非两种,一种是通过标注人员手动标注,如Cityscapes(提供无人驾驶环境下图像分割的数据集)中的标注,但这种方法需要花费大量的人力、物力和...
编写主程序来读取数据、绘制原始信号图、生成灰度图和带噪声的灰度图,并保存这些图像。 python深色版本 def main(): # 数据集路径 dataset_path = 'CWRU-Bearing-Dataset' # 故障类型及程度 fault_types = { 'outer': [0.021, 0.014, 0.007], 'inner': [0.021, 0.014, 0.007], 'ball': [0.021, 0.014...
gray灰度标签图转coco数据集 importcv2importosimportnumpyasnpimportjson# / *0# beijing# *1# yalibiaoyuanhuan# *2# yellow# *3# green# *4# red# *5# blue# *6# indicator# * /### LABEL: yalibiao# my_label = {"background":0,# "yuanhuan":1,# "yellow":2,# "green":3,# "red...
摘要 本发明提出了一种基于灰度共生矩阵的瓷砖图像数据集生成方法。该方法首先对待制作成数据集的图像进行裁切处理,再求出裁出新图像块的灰度共生矩阵及其特征值,最后结合逻辑斯蒂回归结果决定该图像是否加入数据集。相较于人工方法,本发明提出的技术生成效率较高,而且可以根据数据集大小动态生成,而且结合了逻辑斯蒂回归模...