，考察mAP（不同类别的AP的均值） Caltech Pedestrians USA 加州理工行人检测 INRIA Person 法国国家信息与自动化研究所 人识别 ?...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 ?...downloads 5.图像分割 -Salient Object Detection benchmark 南开大学显著性检测算法
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。...(2) fshion-mnist数据集利用四个gz格式压缩包存储四个数组的内容，加载后利用numpy的frombuffer()方式加载数组。...(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。
深度学习与小数据问题的相关性 您有时会听到深度学习仅在有大量数据可用时才有效。...这部分是有效的：深度学习的一个基本特征是它可以自己在训练数据中找到有趣的特征，而不需要手动特征工程，这只有在有大量训练样例可用时才能实现。对于输入样本非常高维的问题（如图像）尤其如此。...让我们从数据开始吧。 下载数据 使用 Dogs vs. Cats数据集 。 这里有些例子： ? 该数据集包含25,000张狗和猫的图像（每类12,500张），543 MB 。...path（base_dir，“validation”） 使用预训练的convnet 在小图像数据集上深入学习的一种常见且高效的方法是使用预训练网络。...一个预训练的网络是一个先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是在大规模图像分类任务上。
汇总图像语义分割那些质量最好的数据集与常用benchmark数据集 前言 图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。...但是随着深度学习的兴趣，最近几年传统的图像分割方法已经很少被人提起，现在开始学习图像分割的都是基于深度学习的各种模型实现，这其中模型的训练需要大量的数据，所以想要了解图像分割，首先需要了解图像分割那些质量最好的各种数据集...语义分割针对不同的任务，数据集分为如下三类： 2D RGB图像数据集 2.5D或者RGB-D的深度图像数据集 纯立体或者3D图像数据集 这些数据集总的列表如下： ?...2D/RGB数据集 图像语义分割多数都是针对二维的图像进行过，所以2D 数据集是数据集类别最多的，这里2D包括RGB彩色与灰度图像。...Cityscapes 一个大规模的城市道路与交通语义分割数据集，8大类别30种类的像素级别标注，数据集包含5000张精准标注的图像，20000张标注图像。
这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集，缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。...问题是，当处理一个巨大的数据集，比如5万到十万个图像时，你怎么能在没有医生指导的情况下发现这些畸变呢？...像旋转的图像这样的问题是embarrassingly learnable。这意味着机器可以像人类一样完美地实现这些任务。 因此，显而易见的解决办法是使用深度学习来为我们修复数据集。...总的来说，使用深度学习来解决简单的数据清理问题效果很好。 经过大约一个小时的时间，我已经清理了数据集中大部分旋转和倒置的图像。...但对于我们这些正在构建新数据集的人，特别是那些没有深度学习经验的医生，我希望这可能会引发一些关于软件2.0如何能够以数量级的方式解决您的数据问题的想法，因为它比手动方法更省力。
许多 R 包中含有数据集，可以通过data函数查看或加载这些数据集，通过?获得数据集的帮助文档。...Hair and Eye Color of Statistics Students ## # … with 94 more rows datasets中的数据集在...iris 其他包的数据集 使用其他包的数据集，需要先加载包，再加载数据集。...## 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48 实际上，当library(ggplot2)执行后，其中的数据集如...最后总结 data(package = "package_name")，查看 R 包里有哪些数据集 data(dataset_name)，加载数据集 ?dataset_name，查看数据集的帮助文档
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。...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。...修剪深度学习图像数据集 但是，并非我们下载的每个图片都与查询相关。这是手动干预步骤，你需要浏览目录并删掉不相关的图像。 如果你用的是macOS，这个过程可以很快完成。
来源 | 小白学视觉 头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。...它的最大优点是它可以自行确定数据中的类数。我们将从dbscan模型创建3个功能： 类的数量（这里的假设是，类的数量过多将表明图像中的发票数量众多）。 噪声像素的数量。...在执行图像阈值处理之后，我们将获得零和一作为像素，我们可以将其视为数据帧并将每一列和每一行相加： 现在，假设1代表文本区域（黑色像素），0代表空白区域（白色像素）。...我们将使用重新采样的想法来创建更多功能。 怎么做？首先，我们需要将图像从矩阵转换为一维向量。其次，由于每个图像都有不同的形状，因此我们需要为所有图像设置一个重采样大小-在本例中。...df.T.sum(), 16))print(dim1_normalized_hist)print(dim2_normalized_hist) DCT-离散余弦变换 离散余弦变换（DCT）用在不同频率振荡的余弦函数之和表示数据点的有限序列
[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
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。...此问题得到了很多人的关注。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.../en-us/projects/msrammdata/ 包含100万的图像，23000视频 10、TRECVID http://trecvid.nist.gov/ 截止目前好像还没有国内的企业或者组织开放自己的数据集...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！
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....视频的背景，视角以及摄像头都是静止的。而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了。...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...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：
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～ 宠物图像数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn...街景门牌号 (SVHN) 数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...猫咪数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgbw CAT 数据集包括超过 9,000 张猫图像。对于每张图像，猫的头部都有九个点的注释，眼睛两个，嘴巴一个，耳朵六个。...小目标检测数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/616t6R 从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究...斯坦福狗狗数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/6nF6kM 斯坦福狗数据集包含来自世界各地的 120 种狗的图像。
CIFAR-10 & CIFAR-100 CIFAR-10包含10个类别，50,000个训练图像，彩色图像大小：32x32，10,000个测试图像。...每个图像有一个"find" label和一个"coarse"label。 2....图像分类结果及对应的论文 下载地址 http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html...包含数据集：MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、SVHN、ILSVRC2012 task 1 ILSVRC： ImageNet Large Scale Visual...COCO 下载地址 http://mscoco.org/ COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集，它有如下特点： 1）Object
在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，...但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪音. 对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1....ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 23 24 25 class DataAugmentation: 26 """ 27 包含数据增强的八种方式...,考虑到图像大小范围(68,68),使用一个一个大于(36*36)的窗口进行截图 53 :param image: PIL的图像image 54 :return: 剪切之后的图像...69 :param image: PIL的图像image 70 :return: 有颜色色差的图像image 71 """ 72
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...mnist数据集有几个缺陷（1）只是灰度图像（2）类别少，只是手写数字（3）并非真实数据，没有真实数据的局部统计特性 所以将mnist用于评估越来越深的神经网络当然不再恰当，因此需要更大的真实的彩色数据集...cifar100数据集则包含100小类，每小类包含600个图像，其中有500个训练图像和100个测试图像。...microsoft coco数据集，可以说就是对标pascal，imagenet数据集出现的，同样可以用于图像分类，分割，目标检测等任务，共30多万的数据。...很多人天天在用数据集但是从没有认真看过数据集的构建和背后的动机，希望这个系列能给大家带来更多理解。 如果你能静下心来看论文，那么，发送关键词“数据集0”到公众号，就可以直接获取下载链接。
1.图像分类数据集（Fashion-MNIST） 这一章节需要用到torchvision包，为此，我重装了 这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。...它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些，更加便于我们直观的观察算法之间的差异。 这一节主要使用torchvision包，主要用来构建计算机视觉模型。...常用的图片变换（裁剪、旋转） torchvision.utils 其他方法 1.1获取数据集 首先导入需要的包 import torch import torchvision import torchvision.transforms...**第一次调用从网上自动获取数据。 通过设置参数train来制定获取训练数据集或测试数据集（测试集：用来评估模型表现，并不用来训练模型）。...FashionMNIST',train=True,download = True,transform = transforms.ToTensor()) 其中mnist_train和mnist_test可以用len()来获取该数据集的大小
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。
第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....获取数据 2.1 常用数据集 在我们学习机器学习的时候，最好使用真实数据，即符合真实场景的数据集，而不是人工数据集，采用这种人工数据集在实际应用中会让系统表现很糟糕，因为人工数据集一般都和真实场景下的数据有较大的差异...包含各式各样的真实数据集。 Amazon 数据集：该数据源包含多个不同领域的数据集，如：公共交通、生态资源、卫星图像等。...用户可以通过特定的CV主题查找特定的数据集，如语义分割、图像标题、图像生成，甚至可以通过解决方案(自动驾驶汽车数据集)查找特定的数据集。...现在机器学习，一般都是采用 Python 语言，因为它简单易学，对程序员非常友好，而且也有相应很多应用于机器学习和深度学习方面的框架，比如 scikit-learn，opencv，深度学习方面的TensorFlow
Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，目前大多数公司都采用外包给标注公司进行处理，或者购买现有的数据集，使得进行深度学习研究的成本异常高。...本文介绍一种以人工智能解决数据标注的思路和方法。...一、思路 步骤： 1、以一个初步模型对小批量待标注数据进行检测，这里的初步模型可以是自己用少批量数据集训练出来的，也可以用网上公布的； 2、对检测出来的结果进行人为干预纠正； 3、把纠正后的数据训练新的模型...实现方法： 1、Anno-Mage Anno-Mage是一个半自动标注工具，通过一个通用模型对数据集进行检测。...，跟以上思路差不多，都是先对小批量数据进行标注学习训练，然后以学习结果去标注剩下的数据集，然后人工纠正，迭代求精。
前言 在之前的那篇文章中：深度学习图像分割（一）——PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式...，现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。...数据格式 实际我们在使用FCN算法进行深度学习训练过程中，对于图像的分割我们只需要两种数据： 一种是原始图像，就是我们要进行训练的图像： ?...制作自己的数据集 制作数据集有很多工具，matlab上面自带工具但是比较繁琐，这里我们使用wkentaro编写的labelme，这个软件是使用pyqt编写的轻量级软件，github地址：https://...至于软件怎么使用github项目页面上都有详细的介绍，我这也就不多赘述了。
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