本文精选了21个深度学习开源数据集,包括图像、语音、自然语言处理、视频和其他领域的数据集。其中包括了CIFAR-10、MNIST、ImageNet等著名数据集,也有适用于特定领域的数据集,如Medical Segmentation Decathlon等。每个数据集都有详细的介绍和参考文献,供读者参考学习。本文会持续更新,欢迎关注!
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一.概述 1.什么是数据库 数据库是数据的集合;是对现实中一个企业的建模; 2.数据库管理系统 用来存储和管理数据库的一种系统软件 3.为什么要用数据库而不是文件 文件:文件是操作系统提供的最简单的,
delsys设备采集的表面肌电信号,16个手势动作,每个动作维持6s,休息4s,进行6次循环。类别标签通过最大面积法修正,效果较好。
参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/video/MZn2
因为模型需要VOC训练集,而数据集只有图片和已制作好的xml文件,那么只能自己进行VOC数据集的再加工,好,开工! 文章目录构架VOC数据集文件夹利用程序生成Main下的四个txt文件更改xml中的原
输电线路数据集(深度学习训练使用)
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机器学习常用的cifar10图像集,有110M上传限制,分成了两部分,这是第二部分。
这是一个新的Satellite UAV异构遥感图像数据集,由来自Google Earth的卫星图像和来自Open Aerial Map的UAV图像构建而成。其中卫星图像的大小为11K×15K像素,无人
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