コンピュータービジョン用のデータセット (1)

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(1) MNIST(修正国立標準技術研究所)(1998):

• には、それぞれ 28x28 ピクセルの 70,000 個の手書き数字 [0 ～ 9] があります。 *電車の場合は 60,000、テストの場合は 10,000。
• は PyTorch の MNIST() です。

(2) EMNIST(拡張MNIST)(2017):

• には手書き文字(数字[0~9]とアルファベット[A~Z][a~z])があり、それぞれ28x28ピクセルで6つのデータセット(ByClass、ByMerge)に分割されています。 、バランスのとれた、 文字、数字、および MNIST): *メモ:
  • ByClass には 814,255 文字(数字[0~9]とアルファベット[A~Z][a~z])があります。 *電車用は 697,932 個、テスト用は 116,323 個。
  • ByMerge には 814,255 文字 (数字[0~9] とアルファベット[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]) があります。 *電車用は 697,932 個、テスト用は 116,323 個。
  • Balanced には 131,600 文字 (数字[0~9] とアルファベット[A~Z][a, b, d~h, n, q, r, t]) があります。 *電車の場合は 112,800、テストの場合は 18,800。
  • 文字には、145,600 個のアルファベット文字[a~z]があります。 *電車の場合は 124,800、テストの場合は 20,800。
  • 桁 には 280,000 桁[0~9]があります。 *電車の場合は 240,000、テストの場合は 40,000。
  • MNIST には 70,000 桁[0~9]があります。 *電車の場合は 60,000、テストの場合は 10,000。
• は PyTorch の EMNIST() です。

(3) QMNIST(2019):

• には、それぞれ 28x28 ピクセルの 120,000 個の手書き数字 [0 ～ 9] があります。 *電車の場合は 60,000、テストの場合は 60,000。
• は拡張 MNIST です。 ※QMNISTのQの意味が分かりません。
• は PyTorch の QMNIST() です。

(4) ETLCDB(文字データベースの抽出-変換-ロード)(2011):

• には、手書きまたは機械で印刷された数字、記号、アルファベット、日本語文字が 9 つのデータセット (ETL-1、ETL-2、ETL-3) に分割されています。 、ETL-4、 ETL-5、ETL-6、ETL-7、ETL-8、および ETL-9) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : *メモ:
  • ETL1 は 141,319 文字 (数字[0~9]、アルファベット[A~Z]、記号[-*/=()・、?']、カタカナ[ア～ン])です。
  • ETL2 には、52,796 文字(数字[0~9]、アルファベット[A~Z]、記号、カタカナ[ア~ン]、ひらがな[あ~ん]、漢字)が含まれています。
  • ETL3は9,600文字(数字[0~9]、アルファベット[A~Z]、記号[¥ -*/=()・,_▾])を含みます。
  • ETL4 には 6,120 文字あります[あ~ん]。
  • ETL5 には 10,608 個のカタカナ文字 [ア～ン] があります。
  • ETL6 には、52,796 文字 (数字[0~9]、アルファベット[A~Z][a~z]、記号およびカタカナ文字[ア~ン])があります。
  • ETL7(ETL7L および ETL7S) には 16,800 文字があります
  • ETL8(ETL8G および ETL8B2) には 152,960 文字があります
  ETL9(ETL9G および ETL9B)
  • には 607,200 文字があります
  これは PyTorch には含まれていないため、etlcdb からダウンロードする必要があります。

(5)くずし字(2018):

日本語の筆記体は 3 つのデータセット (

くずし字-MNIST

、
• くずし字-49、および くずし字-漢字) に分割されています。 *メモ: Kuzushiji-MNIST
  の解像度は 28x28 ピクセルです
  • くずし字-49 はそれぞれ 28x28 ピクセルです
  くずし字-49
  • くずし字漢字
  には、64x64 ピクセルごとに 140,424 個の漢字がバランスよく配置されています。
  KMNIST() は PyTorch にありますが、
  Kuzushiji-MNIST
しかありません 🎜>
• (6) 動くMNIST(2015):
には、それぞれ 64x64 ピクセルのビデオが 10,000 件あります。 *各ビデオには 2 つの動く数字を含む 20 フレームがあります。

MovingMNIST() は PyTorch にあります。

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