Architectural Heritage Elements Dataset (AHE) 是一个图像数据集,用于开发深度学习算法和建筑遗产图像分类中的特定技术。该数据集包含 10235 张图像,分为 10 个类别:祭坛:829 张图像;后殿:514 张图片;钟楼:1059张图片;栏目:1919张图片;圆顶(内部):616 张图像;圆顶(外部):1177 张图像;飞扶壁:407张图片;Gargoy...
Open Resources 公共资源 公共数据集 公共教程 公共模型 OpenBayes 服务状态帮助与支持关于 搜索K 登录/注册 公共模型/ Flower 16 花朵图像分类数据集/ 版本 V1 当前版本 概览版本1 v1最新版本当前版本 10 个月前 处理完毕 227.47 MB 暂无版本描述
立即注册联系在线客服已有账号? README.md Flower 16 花朵分类数据集 数据集简介 该数据集包含 16 种类型的花朵图像,其中包含 13618 张训练图片,98 张验证图片,支持识别以下花朵类型:康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵、雏菊。
GOES卫星是由NOAA管理的地球静止气象卫星。 云层和水分图像产品的分辨率都是2公里。1-6波段是反射的。无尺寸的 "反射系数"数量是以太阳天顶角为标准的。这些波段支持云、植被、雪/冰和气溶胶的特征。频段7-16是发射型的。大气层顶部(TOA)的亮度温度以开尔文测量。这些波段支持根据发射特性对地表、云层、水汽、臭氧...
pytorch 基于VGG16的ImageNet图像数据集分类,#PyTorch基于VGG16的ImageNet图像数据集分类##1.简介深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛,其中图像分类是其中的一个重要任务。ImageNet图像数据集是一个常用的图像分类基准数据集,其中包含了1000个类别的图像。本文将介绍
pytorch 基于VGG16的ImageNet图像数据集分类 python cnn图像分类,PyTorch是一个开源的Python机器学习库,2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。全流程主要分为数据读取
网络开小差了,请稍后再试 [新闻直播间]百万级遥感图像细粒度识别数据集发布 选集 更多 《新闻直播间》 20250110 13:00 《新闻直播间》 20250110 11:00 《新闻直播间》 20250110 10:00 《新闻直播间》 20250110 09:00 《新闻直播间》 20250110 05:00 ...
医学图像分析困难重重,然而上海交通大学近期发布的 MedMNIST 数据集,则为终结这些老大难问题,带来了一大利器。 医学图像分析是一个公认的「老大难」课题。 首先它是一个跨学科领域,要求从业者具备多方面知识背景,即使你是钻研计算机视觉的专业人士,又或者...
在本文中,我们将探讨如何使用Keras库实现基于VGG-16模型的微调,以便在小数据集上进行图像分类。我们将逐步展示如何训练和调整模型,以便在小规模数据上获得最佳性能。
具体来说,我们已经构建包含 300M 图像的内部数据集(JFT-300M),这些图像被标注为 18291 个类别。图像标注算法使用了原始网络信号的复杂混合体和网页与用户反馈之间的连接,这导致 300M 图像拥有 10 亿多标签(一个图像可具备多个标签)...