Set Data untuk Penglihatan Komputer (3)
Beli Saya Kopi☕
*Memo:
- Siaran saya menerangkan MNIST, EMNIST, QMNIST, ETLCDB, Kuzushiji dan Moving MNIST.
- Siaran saya menerangkan Fashion-MNIST, Caltech 101, Caltech 256, CelebA, CIFAR-10 dan CIFAR-100.
(1) Oxford-IIIT Pet(2012):
- mempunyai 7,349 imej kucing dan anjing setiap satu disambungkan ke label daripada 37 kelas:
*Memo:
- Setiap kelas mempunyai kira-kira 200 imej.
- 3,680 untuk kereta api atau kereta api dan pengesahan dan 3,669 untuk ujian.
- ialah OxfordIIITPet() dalam PyTorch.
(2) Oxford 102 Flower(2008):
- mempunyai 8,189 imej bunga(1,020 untuk kereta api, 1,020 untuk pengesahan dan 6,149 untuk ujian) dengan 102 kategori(kelas). *Setiap kelas mempunyai 40 hingga 258 imej.
- ialah Flowers102() dalam PyTorch.
(3) Kereta Stanford(2013):
- mempunyai 16185 imej kereta(8,144 untuk kereta api dan 8,041 untuk ujian) dengan 196 kelas.
- ialah StanfordCars() dalam PyTorch.
(4) Places365(2017):
- mempunyai imej adegan dengan 365 kategori adegan(kelas) daripada 434 kategori adegan(kelas) dalam Pangkalan Data Tempat dan terdapat Places365-Standard, Places365-Challenge dan Tempat-Extra69 yang anda boleh lihat di sini:
*Memo:
- Places365-Standard mempunyai 2,168,460 imej(1,803,460 untuk kereta api, 36,500 untuk pengesahan dan 328,500 untuk ujian) dengan 365 kategori(kelas) daripada 434 kategori dalam Pangkalan Data Tempat. *Terdapat 50 imej bagi setiap kategori(kelas) dalam set pengesahan dan 900 imej bagi setiap kategori(kelas) dalam set ujian.
- Places365-Challenge mempunyai 8,391,628 imej(8,026,628 untuk kereta api, 36,500 untuk pengesahan dan 328,500 untuk ujian), menambah 6,223,168 imej tambahan pada set kereta api 🎜>Placesd.Places.
- Places-Extra69 mempunyai 105,321 imej(98,721 untuk kereta api dan 6,600 untuk ujian) dengan tambahan 69 kategori(kelas) daripada 434 kategori(kelas) dalam Pangkalan Data Tempat. *Pada masa ini, ia tidak boleh dimuat turun.
ialah Places365() dalam PyTorch.
- mempunyai 8,091 imej yang diperoleh daripada flickr dengan lima kapsyen berbeza untuk setiap imej.
- adalah Flickr8k() dalam PyTorch tetapi ia tidak menerangkan cara menyediakan set data kepadanya jadi saya tidak tahu cara memuatkan set data dengannya.
(6) Flickr30k(2015):
- mempunyai 31,784 imej yang diperoleh daripada flickr dengan lima kapsyen berbeza untuk setiap imej.
- adalah Flickr8k() dalam PyTorch tetapi ia tidak menerangkan cara menyediakan set data kepadanya jadi saya tidak tahu cara memuatkan set data dengannya.
Atas ialah kandungan terperinci Set Data untuk Penglihatan Komputer (3). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...
