[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所的几种数据集，里面包含掌纹，手写体，人体动作等6种数据集；需要按照说明申请，免费使用...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。...越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...从coco的全称Common Objects in Context可以看出，这个数据集以场景理解为目标，特别选取比较复杂的日常场景，相比于pascal的建立是为了推进目标检测任务，coco的建立则是为了推进自然背景下的定位与分割任务...数据集的建立动机是研究3个问题（1）non-iconic views（2） contextual reasoning between objects（3）precise 2D localization。
comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?...leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据集 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding
官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...Leader Board：detection-leaderboard 官网：cocodataset.org 介绍：Microsoft COCO 数据集、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集 专用为 分类任务 的数据集，现被用于训练basemodel。
---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源 这个分析的数据集来自Kaggle，一个流行的在线社区或者数据科学家的数据平台。 ? 了解数据 训练集由140多万件产品组成，第二阶段测试集由340多万件产品组成。...训练数据分为训练集和测试集。 对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。
前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。...这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。...这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据集 官网地址 官网上提供多种格式数据集，我们选bin。...github.com/tensorflow/models 代码位置models/tutorials/image/cifar10/ 2.1运行训练代码 >python cifar10_train.py，如果数据集没有下载...，那么要重新下载数据集，运行结果如下： Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train.
Fasion-MNIST是一位老师推荐给我的，要求我在做完MNIST-handwriting数据之后，再玩一下fmnist。这个数据集也是28*28的灰度图像，你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据集是由一家德国的时尚科技公司Zalando提供的，我觉一家公司把定位成时尚科技公司，而不是电商平台，是把科技创新能力作为主要生产力。...本文主要用Keras编写模型，训练数据，并以清晰的可视化方式展示。...查看数据 数据可以从git仓库上下载，https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据，...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序，10分钟会验证集准确率能达到
Why MNIST MNIST数据集对深度学习初学者来说应该是最友好的数据集了： 拿来即用，你只需要专注于模型搭建就好（数据处理真的很费时间）； 数据集不大，很适合普通玩家，一般的PC都能跑的动，能快速的反馈结果...严格来说，softmax回归应该不算深度学习，不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型，所以如果你之前没接触过Tensorflow，我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。...代码：softmax 训练时长：1分钟 测试集准确率：92%左右 ---- CNN&RNN?...代码：CNN or RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 基于PyTorch的CNN&RNN? 执行效率没有去仔细比较，不过直观来说，差别不大。...代码：基于PyTorch的CNN&RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 生成对抗网络（GAN）?
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...你可以在UCI机器学习库下载这个数据集。本示例使用33%的数据进行验证。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...你可以在UCI机器学习库下载这个数据集。本示例使用33%的数据进行验证。
很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。...作为个人学习和实验来说，很难获得像工业界那样较高质量的贴近实际应用的大量数据集，这时候一些公开数据集往往就成了大家通往AI路上的反复摩擦的对象。...深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。
MNIST MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)....测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST数据库的文件格式 数据以非常简单的文件格式存储，用于存储矢量和多维矩阵。...所以对于训练集（train-images-idx3-ubyte：training set images ）数据的偏移量从offset 0016开始。...而标签集（train-labels-idx1-ubyte）数据的偏移量是从offset 0008开始的。 将读取的数据转化成数字保存到列表中，然后使用matplotlib输出一下效果。 代码 #!...参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据集 https://
本文为你介绍，如何在 GPU 深度学习云服务里，上传和使用自己的数据集。 （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。...疑问 《如何用云端 GPU 为你的 Python 深度学习加速？》一文里，我为你介绍了深度学习环境服务 FloydHub 。...解决了第一个问题后，我用 Russell Cloud 为你演示，如何上传你自己的数据集，并且进行深度学习训练。 注册 使用之前，请你先到 Russell Cloud 上注册一个免费账号。...请你先在 Russell Cloud 上建立自己的第一个数据集。 主页上，点击“控制台”按钮。 在“数据集”栏目中选择“创建数据集”。...通过一个实际的深度学习模型训练过程，我为你展示了如何把自己的数据集上传到云环境，并且在训练过程中挂载和调用它。
区别 类别 验证集 测试集 是否被训练到 否 否 作用 纯粹用于调超参数 纯粹为了加试以验证泛化性能 使用次数 多次使用，以不断调参 仅仅一次使用 缺陷 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集...，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够 测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集 互相转化 验证集具有足够泛化性...（一般来说，如果验证集足够大到包括大部分非训练集时，也等于具有足够泛化性了） 验证集具有足够泛化性时，测试集就没有存在的必要了 类比 校内答辩（如果校内答辩比多校联合答辩还有泛化性说服力，那么就没有必要再搞个多校联合答辩了...） 多校联合公开答辩 附言 说到底： 验证集是一定需要的； 如果验证集具有足够泛化代表性，是不需要再整出什么测试集的； 整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集...（训练）和验证集（调参）多次接力训练出来的模型是不是具有了泛化性能，因而加试一下图个确定。
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素：数据、算法、算力。...数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。...五、姿态估计 1.MPII人体模型数据集 MPII Human Shape 人体模型数据是一系列人体轮廓和形状的3D模型及工具。模型是从平面扫描数据库 CAESAR 学习得到。...6.KITTI深度数据集 KITTI-depth 包含超过 93,000 个深度图以及相应的原始 LiDaR 扫描和 RGB 图像。...鉴于大量的训练数据，该数据集应允许训练复杂的深度学习模型，以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外，该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像，作为这两个具有挑战性的任务的基准。
深度学习实战 cifar数据集预处理技术分析 深度学习实战 fashion-mnist数据集预处理技术分析 深度学习实战 mnist数据集预处理技术分析 通过分析keras提供的预定义图像数据集，...总结如下： (1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件，加载后就可以直接得到四个数组，非常方便。...(3) cifar数据集则是将训练集分为五个文件，每个一万条，测试集一个文件，利用pickle的dump()方法以字典的方式写入文件，然后通过pickle的load()方法加载字典，在字典中保存了data...三种不同的方式处理了三种数据集，各有特点，对于今后处理图像数据集具有非常好的借鉴价值。 今后在做图像分析处理任务的时候，可以将任务分为两个阶段，第一阶段为数据预处理，第二阶段为数据分析。...第二阶段直接读取npz文件就可以得到x_train, y_train, x_test, y_test四个数组，就可以非常方便的得到数据，建立模型，开始分析。
如何快速构建深度学习图像数据集 为了构建我们的深度学习图像数据集，我们需要利用微软的Bing图像搜索API，这是微软认知服务的一部分，用于将AI的视觉识别、语音识别，文本识别等内容带入应用程序。...在今天的博客文章的中，我将演示如何利用Bing图像搜索API快速构建适合深度学习的图像数据集。 创建认知服务帐户 在本节中，我将简要介绍如何获免费的Bing图片搜索API帐户。...从截图中我们可以看到，该试用版包含了Bing的所有搜索API，每月总共有3,000次处理次数，足以满足我们构建第一个深度学习图像数据集需求。...使用Python构建深度学习数据集 现在我们已经注册了Bing图像搜索API，我们准备构建深度学习数据集。...现在我们已经编写好了脚本，让我们使用Bing图像搜索API下载深度学习数据集的图像。
我们的任务是帮应届生找到自己的第一份机器学习工作。 要找到第一份机器学习工作，你要做的一件事就是建立自己的机器学习项目集（portfolio）。现在，我来告诉你答案。...回到家后，Ron 开始建立一个机器学习模型。他的模型发现了杂货店货架上的空缺点：货架上缺少玉米片（或其他东西）的位置。 Ron 在 GitHub 上实时建立了他的模型，完全公开。...Alex 选择通过构建实用项目来学习。他决定建立一个分类器，以检测战斗机飞行员是否在飞机上失去意识。Alex 希望通过观察飞行员的视频来发现这一点。...每当他拿出他的项目并在手机上展示时，他们会问他是如何做到的，他如何建造管道，以及如何收集数据。但他们从来没有询问他的模型准确率（低于 50％）。...因此，如果用一句话来概括伟大 ML 项目的秘密的话，那就是：用一个有趣的数据集来构建一个项目，这个数据集需要很大的努力来收集，并且尽可能地在视觉上有影响力。
ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据集随机种子的基本认识...03 那应该如何解决 来自pytorch官方的解决方案： https://github.com/pytorch/pytorch/pull/56488#issuecomment-825128350 def
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