컴퓨터 비전용 데이터세트(3)

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에서는 MNIST, EMNIST, QMNIST, ETLCDB, Kuzushiji 및 Moving MNIST에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 Fashion-MNIST, Caltech 101, Caltech 256, CelebA, CIFAR-10 및 CIFAR-100에 대해 설명합니다.

(1) Oxford-IIIT Pet(2012):

• 37개 클래스의 라벨에 각각 연결된 7,349개의 고양이와 개 이미지가 있습니다. *메모:
  • 각 수업에는 약 200개의 이미지가 있습니다.
  • 훈련 또는 훈련 및 검증의 경우 3,680이고 테스트의 경우 3,669입니다.
• PyTorch의 OxfordIIITPet()입니다.

(2) 옥스포드 102 플라워(2008):

• 102개의 카테고리(클래스)에 8,189개의 꽃 이미지(열차용 1,020개, 검증용 1,020개, 테스트용 6,149개)가 있습니다. *각 수업에는 40~258개의 이미지가 있습니다.
• PyTorch의 Flowers102()입니다.

(3) 스탠포드 카(2013):

• 196개의 클래스로 16185개의 자동차 이미지(열차용 8,144개, 테스트용 8,041개)가 있습니다.
• PyTorch의 StanfordCars()입니다.

(4) Places365(2017):

• 에는 장소 데이터베이스에 있는 434개의 장면 카테고리(클래스) 중 365개의 장면 카테고리(클래스)가 포함된 장면 이미지가 있으며 Places365-Standard, Places365-Challenge 및 Places-Extra69 여기에서 볼 수 있듯이: *메모:
  • Places365-Standard에는 장소 데이터베이스의 434개 카테고리(클래스) 중 365개 카테고리(클래스)를 포함한 2,168,460개의 이미지(기차용 1,803,460개, 검증용 36,500개, 테스트용 328,500개)가 있습니다. *검증 세트에는 카테고리(클래스)당 50개의 이미지가 있고, 테스트 세트에는 카테고리(클래스)당 900개의 이미지가 있습니다.
  • Places365-Challenge에는 8,391,628개의 이미지(기차용 8,026,628개, 검증용 36,500개, 테스트용 328,500개)가 있으며, Places365-Standard 열차 세트에 6,223,168개의 추가 이미지가 추가됩니다.
  • Places-Extra69에는 장소 데이터베이스의 434개 카테고리(클래스) 중 추가 69개 카테고리(클래스)와 함께 105,321개의 이미지(기차용 98,721개, 테스트용 6,600개)가 있습니다. *현재 다운로드가 불가능합니다.
• PyTorch의 Places365()입니다.

(5) Flickr8k(2013):

• Flickr에서 얻은 8,091개의 이미지와 각 이미지에 대한 5개의 다른 캡션이 있습니다.
• PyTorch의 Flickr8k()이지만 데이터세트를 설정하는 방법을 설명하지 않아서 데이터세트를 로드하는 방법을 모르겠습니다.

(6) Flickr30k(2015):

• Flickr에서 얻은 31,784개의 이미지와 각 이미지에 대한 5가지 캡션이 있습니다.
• PyTorch의 Flickr8k()이지만 데이터세트를 설정하는 방법을 설명하지 않아서 데이터세트를 로드하는 방법을 모르겠습니다.

위 내용은 컴퓨터 비전용 데이터세트(3)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!