从 MNIST 数据集转换的 Png 格式图片,一个文件夹,下面两个子文件夹,每个子文件夹包含火车 (10 个文件夹,对应数字 0 ~ 9,60,000 图片) 并测试 (10 个文件夹,10,000
1. MNIST手写数字数据集,其中数字8被替换为数字0逆时针旋转90°和数字8的叠加 2. CIFAR-10数据集,增加flower类别,共11个类别
模仿mnist数据集制作自己的数据集代码。HOG+SVM,深度学习,识别中采用的数据集。可以适用多个平台,声明本代码在OPENCV3.3和VS2017测试通过。
如今网络上高质量的手写数字与字母数据集较难收集,且多为图片格式,数据量大,下载困难。本数据集精选高质量手写数字与字母图片,将图片矩阵(大小为28*28)转化为列表格式,与其标签并入csv文件中。每一类
印刷体数字和字母的数据集,每个类别有1000张左右的图片
MNIST数据集是深度学习入门的经典案例,适合新手对图像识别领域有一个基本的认识,由于官方给的MNIST数据集都是二进制格式的,不能很清晰的看到具体数据内容,因此之前本人在训练模型时将二进制格式转换成
mnist手写数据集,免数据类型转换,里面包含还有测试图片
PIE人脸数据库由美国卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)创建,并已逐渐成为人脸识别的重要测试集。其中包括68名志愿者的40000多张脸部照片姿势、灯光和面部表情。严格控
用于深度学习入门用的手写数字识别数据集,有时下载的比较满,这里作为备份,方便下载!
MNIST是一个手写数字图像数据集,包含了60000个训练样本和10000个测试样本。本练习使用Keras深度学习框架搭建卷积神经网络对MNIST进行分类,取得了90%以上的分类准确率。通过本实践,可
