在验证集上的准确率为0.77,使用TensorFlow 2.10.0虚拟环境,InceptionV3模型,SavedModel格式,支持导入MATLAB(需安装MATLAB Deep Learning Toolbox支持包)。
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python手写体识别数据集,包括4个文件夹t10k-images-idx3-ubyte.gz,t10k-labels-idx1-ubyte.gz,train-images-idx3-ubyte.gz
mnist手写体数据集,已经亲自验证,可以直接应用到算法中。
人工智能深度学习常用数据集MNIST手写数字数据集,数据完整,亲测有效。
网上一些资源下载不便,我最近也在搜集这方面资料,大家可以借鉴一下
PyTorch提供了一个实用的手写数字识别数据集,称为MNIST。MNIST包含60000张训练图像和10000张测试图像,每张图像的大小为28x28像素。该数据集通常被用作计算机视觉中的基准数据集。
这个车牌检测与识别数据集包括了大量的训练数据,可以用于训练模型。其中包含训练车牌检测模型数据和训练字符识别模型数据,包括数字、字母和省市简称等。这些数据都是经过精心处理的,图块大小和字符大小都是标准的
mnist数据集,手写数字识别数据集
网上的4000多张的五分类花卉,里面很多图片不满意,甚至玫瑰组里全是月季,我手动去除了不满意的图片,留下了2671张,包括了数据集txt文件,上传在这里提供给大家用。
经典的AR人脸识别数据集。100人,每人26张,已分类,jpg格式,灰度图,像素165x120。 分为正常、墨镜遮挡、围巾遮挡、光照变化、表情变化等情况。
图形图像处理(图像处理,图案识别,图像识别,数字水印,车辆识别,目标跟踪和识别号)
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