MNIST DATABASE手写数字识别数据集

Tensorflow classification application (MNIST handwritten digit recognition)

参考网上写的、使用tensorflow的lstm实现mnist手写数字识别代码，

手写数字识别数据集，分为训练集和测试集，可直接用Python读取，建议用notepad++查看，非常好用

单层神经网络手写识别，使用tensorflow完成，附带mnist数据集不需要额外下载，输出准确率

已标注好的数据集，已经分割好。可直接用于训练模型。已做好标注。分为 license_province, license_number, license_province

人脸识别数据集，129_Caltech Webfaces，130_The Japanese Female Facial [removed]JAFFE) Database，13_PubFig Publi

包含了213幅（每幅图的分辨率：256像素×256像素）日本女性的脸相，每幅图像都有原始的表情定义。共10个人，每个人有7种表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶、恐惧），每种表情各三张

总结了行为识别方面常用的数据集，主要包括国外的行为识别数据集

该数据集共收集了4242张花卉图像，图像格式为jpg。数据来源于data flicr、google images、yandex images，旨在用于从照片中识别植物的任务。图像分为五类，分别是洋甘菊

代码是利用pytorch框架实现的，识别过程是利用循环神经网络RNN进行训练。