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·深度学习数据大全

[深度数据深度学习数据大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据 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: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 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 Arcade ————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据 Youtube-8M:用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据。 地址:https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据 Maluuba News QA 数据:CNN 新闻文章中的 12

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深度学习数据(二)

本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据,需要的自己带走。 视频人体姿态数据 1. 下载地址:http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据 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,里面包含掌纹,手写体,人体动作等6种数据;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 http://www.datatang.com/data/46521 备注:数据堂链接:http://www.datatang.com 文本分类数据 一个数据是可以用的,即rainbow的数据 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据 癌症基因:

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    深度学习数据(一)

    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来研究。 在Quora上有人就问到,如何获取海量数据。 具体可以看看回答,数据的种类多种多样,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。 *先来个不能错过的数据网站(深度学习者的福音):* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据的网站: 1、Public Data Sets Stanford Large Network Dataset Collection http://snap.stanford.edu/data/index.html 再就是说说几个跟互联网有关的数据 希望也能有企业开发自己的数据给研究人员使用,从而推动海量数据处理在国内的发展!

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    深度学习之经验和训练训练中英文样本)

    深度学习之经验和训练训练中英文样本) 学习深度学习和在深度学习两年多,积累了很多的学习资料,以及一些经验吧。 学习目标是什么? 这个是一切深度学习需要明确的目标 *目前在这个方面,前人研究到什么程度?遇到那些困哪? 本人研究的是中文自然语言的读(机器以某人的音色发声)与创作(诗歌,音乐和文章创作) *语言学基本知识:对词性有些了解 知道如何处理语言的前处理:清除所有的非文字符号、汉语转拼音等操作 ---- 英文学习样本 : LJspeech样本 链接: https://pan.baidu.com/s/1ZkvcKRcfRjQ4H8O0hymDmg 密码: 4m76 中文学习样本 1.重生六度空间小说(女生读音) 链接

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    数据深度学习从“数据”开始

    如果说LeNet-5是深度学习的hello world,那么mnist就是深度学习数据里的“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,训练数据包含 60000个样本,测试数据包含10000个样本,示例图如下。 ? 数据共有60000张彩色图像,图像大小是32*32,共10个类,每类6000张图。其中50000张组成训练集合,每一类均等,都是5000张图。 cifar100数据则包含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。

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    深度学习图像处理数据

    comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据 inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据 ? eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据 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 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据 ? leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding

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    深度学习: 经典 数据 汇总

    官网:www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍:CIFAR-10数据说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据 PASCAL VOC ? 、Pascal VOC 数据介绍 COCO ? Leader Board:detection-leaderboard 官网:cocodataset.org 介绍:Microsoft COCO 数据、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛 ,是COCO数据的第一次问世。 官网:www.image-net.org 介绍:Imagenet数据 专用为 分类任务 的数据,现被用于训练basemodel。

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    Mercari数据——机器学习&深度学习视角

    ---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习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 训练由140多万件产品组成,第二阶段测试由340多万件产品组成。 训练数据分为训练和测试。 对于基本线性回归模型,测试包含10%的数据,对于深度学习模型,测试包含总数据的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。

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    深度学习入门数据--1.Cifar10数据

    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,第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据主要用来做图像识别。 这个数据包含图像和标签,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 官网地址 官网上提供多种格式数据,我们选bin。 cifar10_train.py,如果数据没有下载,那么要重新下载数据,运行结果如下: Filling queue with 20000 CIFAR images before starting /batch) 2019-02-20 13:42:31.833072: step 50, loss = 4.32 (272.5 examples/sec; 0.470 sec/batch) 官方给出的训练数据如下

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    深度学习入门数据--2.fasion-mnist数据

    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, axes1[i][j].set_title(labels[train_labels[k]],fontsize=9) k = k+1 plt.show() Keras 构造Medal 运行并训练模型

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    MNIST数据深度学习实践汇总

    Why MNIST MNIST数据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 测试准确率:92%左右 ---- CNN&RNN? 代码:CNN or RNN 训练时长:1-2小时 测试准确率: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 测试准确率:99.2%左右 ---- 生成对抗网络(GAN)?

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    mask rcnn训练自己的数据_fasterrcnn训练自己的数据

    这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据(以实例分割为例)文章中 数据的制作 这部分的一些补充 温馨提示: 实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分 界面左上角 File 下拉菜单中的 Stay With Images Data 选项 否则生成的json会包含 Imagedata 信息(是很长的一大串加密的软链接),会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练和测试 __ignore__ __background__ seedling #根据自己的实际情况更改 3.在datasets目录下新建 seed_train、 seed_val 两个文件夹 分别存放的训练和测试图片和整合后的标签文件 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn seed_val_annotation.json 完整代码 说明: 一次只能操作一个文件夹,也就是说: 训练生成需要执行一次代码 测试生成就需要更改路径之后再执行一次代码 import argparse import collections import datetime import glob import json import

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    深度学习100问-12:深度学习有哪些经典数据

    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深度学习(CV方向)的经典数据包括MNIST手写数字数据、Fashion MNIST数据、CIFAR-10和CIFAR-100数据、ILSVRC竞赛的ImageNet数据、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,MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。 MNIST数据包括60000个示例的训练以及10000个示例的测试,每个手写数字的大小均为28*28。 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。

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    深度学习训练

    今天来聊聊深度学习训练方法和注意事项 数据的拆分: 首先要准备好已经处理好的数据(注意数据要满足独立同分布),分为训练、验证、测试。可按80%,10%,10%分割。 训练用来整个模型的训练。 验证训练过程中验证是否过拟合。 测试切记只用在最终判断模型的质量的,切记变成根据测试调参了,这样测试没意义。 训练的关键: 在输入数据做迭代训练时的关键要关注模型在训练(绿线)和验证(紫线)所画出的误差曲线之间关系(或准确度曲线,曲线任选其一,误差越小越好或准确度越高越好) 欠拟合及应对方法: 如果训练和验证的误差均较高 过拟合及应对方法: 如果训练和验证的两者之间的误差差别较大,训练的误差较低(训练的误差永远是越来越低的,因为模型就是在不断拟合训练的),而验证的误差相对较高,则模型已经处于过拟合状态了。 因为模型已经训练的过头,倾向于死记硬背的记住训练,不再具有泛化性,而在验证上的表现就很差。

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    深度学习之MNIST数据识别(四)

    测试(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。 测试的前5000个示例取自原始NIST训练。最后的5000个来自原始的NIST测试。第一个5000比过去5000更干净,更容易。 所以对于训练(train-images-idx3-ubyte:training set images )数据的偏移量从offset 0016开始。 labels.append(self.to_int(content[index + 8])); return labels def get_training_image(): ''' 获得训练数据 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 https://

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    数据的划分--训练、验证和测试

    前言         在机器学习中,经常提到训练和测试,验证似有似无。感觉挺好奇的,就仔细查找了文献。以下谈谈训练、验证和测试。 回想我们的高中阶段,有一些教材,让我们平时学习其基本知识(训练),有一些模拟考试,让我们知道我们到底掌握的怎么样,然后再改进我们的学习(验证),最后的高考决定我们的去向(测试)。 前人给出训练、验证和测试 对于这种情况,那么只能跟随前人的数据划分进行,一般的比赛也是如此。 数据首先划分出训练与测试(可以是4:1或者9:1)。                                  (例如学习率,网络层数).普通参数我们在训练上进行训练,超参数我们一般人工指定(比较不同超参数的模型在校验上的性能).那为什么我们不像普通参数一样在训练训练超参数呢?

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    深度学习: 验证 & 测试 区别

    区别 类别 验证 测试 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 ,可能只代表一部分非训练,导致最终训练好的模型泛化性能不够 测试为了具有泛化代表性,往往数据量比较大,测试一轮要很久,所以往往只取测试的其中一小部分作为训练过程中的验证 互相转化 验证具有足够泛化性 (一般来说,如果验证足够大到包括大部分非训练时,也等于具有足够泛化性了) 验证具有足够泛化性时,测试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: 验证是一定需要的; 如果验证具有足够泛化代表性,是不需要再整出什么测试的; 整个测试往往就是为了在验证只是非训练一个小子集的情况下,好奇一下那个靠训练训练)和验证(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。

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    【猫狗数据】pytorch训练猫狗数据之创建数据

    数据下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 猫狗数据的分为训练25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的 ,pytorch读取数据有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len 先将猫和狗从训练集中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下: import glob import shutil import os #数据目录 path = ". /ml/dogs-vs-cats/train" #训练目录 train_path = path+'/train' #测试目录 test_path = path+'/test' #将某类图片移动到该类的文件夹下 :{}张图片".format(len(glob.glob(train_path+"/cat/*.jpg")))) print("训练狗共:{}张图片".format(len(glob.glob(train_path

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    机器学习入门 4-3 训练数据,测试数据

    判断机器学习算法的性能 对于一个机器学习算法,我们如何来判断机器学习算法的性能呢? ? 当前我们将全部数据作为训练,使用训练训练得到一个模型。 具体在kNN算法中,每当来了一个新数据的时候,新数据要和我们训练集中所有数据计算他们之间的距离,然后选出前k个距离小的训练,然后统计这些被选出来的训练对应标签,选择标签数最多的标签作为新数据的预测标签 换句话我们用全部数据作为训练得到的模型来预测新的数据所属的类别,但是我们最终需要模型在真实的环境中使用,但是现在这样做有很大的问题: 我们使用全部的数据作为训练训练模型,得到的模型只能拿到真实的环境中使用 解决这个问题最简单的办法,是将数据划分为训练和测试。 ? 全部数据抽取70%或者80%当做训练,剩下的数据作为测试,这样我们使用蓝色的训练训练出模型(此时需要注意测试不能够参与到训练过程中),得到模型后,将测试放到训练好的模型中,让模型进行预测,

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    深度学习的核心:掌握训练数据的方法

    今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据识别,道路缺陷自动检测,以及交互式电影推荐等等。 我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上,而是处理训练数据深度学习需要大量的数据,然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间!所以我们一直在考虑:能否找到一个方法来提升我们的工作效率? 最有可能的是:我在哪里可以得到能建立MVP的数据? 让我们来寻找一些有效的方法训练数据,可行的方法如下: 1.开源数据。 让我们深入学习来构建深度学习 深度学习接近于数据匮乏,且其性能极度依赖于可供训练数据的数量。 通过实例我们可以看出标注的过程有多困难。 结语 数据深度学习的关键,训练数据是费时和高代价的。但是我们和深度学习的团体积极尝试着去解决训练数据的问题,并且成功的迈出了第一步,希望能够在以后提供更好的解决方案。

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