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甲骨文图片数据集-深度学习

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简介：
本数据集包含了大量精心整理与标注的甲骨文字图像，旨在为研究者提供资源以推动深度学习技术在古汉字识别、分类及语义理解等领域的应用与发展。 甲骨文图片数据集适用于计算机视觉研究，并可用于输入生成对抗网络以创建类似角色的现代艺术作品。该数据集中包含1020张甲骨文图片。

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  • 甲骨文图片数据集-深度学习
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    本数据集包含了大量精心整理与标注的甲骨文字图像，旨在为研究者提供资源以推动深度学习技术在古汉字识别、分类及语义理解等领域的应用与发展。 甲骨文图片数据集适用于计算机视觉研究，并可用于输入生成对抗网络以创建类似角色的现代艺术作品。该数据集中包含1020张甲骨文图片。
  • 甲骨文图像数据集（含照片及JSON标注）
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    本数据集包含大量甲骨文字的照片及其JSON格式详细标注，旨在促进古文字识别与研究。 这是JSON格式的数据：{img_name: b02523F, ann: [[217.0, 1505.0, 320.0, 1622.0, 1.0], [236.0, 1679.0, 311.0, 1744.0, 1.0], [208.0, 1768.0, 283.0, 1941.0, 1.0], [172.0, 1961.0, 270.0, 2054.0, 1.0]]}。基于ResNet-50与U-net构建了甲骨文的图像分割网络，具体代码可以查看博主的文章及资源代码。
  • 图片分类的深度学习数据集
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    本数据集专为图片分类任务设计，包含大量标注图像，旨在通过深度学习技术提升模型识别精度。适用于训练和评估各类视觉识别算法。 在深度学习任务中处理不同类别的数据集图片时，确保训练集、测试集和验证集中不包含同一个病人的图像至关重要。例如，在医学图像处理的数据集中，我们需要识别病变类型（如肿瘤或创伤），而每个病人可能会有多张类似的病变图片。如果这些图片分散在不同的集合里进行模型训练，会导致检测精度下降。 因此，需要编写一个程序来预先分类这些图像文件。具体来说，可以读取每张图片的前六位字符，并检查是否有重复项出现。这有助于确保同一病人的所有图片不会被分配到不同数据集中去： ```python def six_top(file_list): 提取每个文件名的前六个字符。 :param file_list: 文件列表 :return: 包含提取后的字符串的新列表 top_six = [] for name in file_list: top_six.append(name[:6]) return top_six def check_repetition(image_names): 检查给定的图像名称列表中是否存在重复项。 :param image_names: 包含文件名前六位字符的列表 :return: 如果存在重复，则返回False；否则，返回True unique_elements = set() for name in image_names: if name in unique_elements: return False unique_elements.add(name) return True # 示例用法： file_list = [012345_patientA_image_1.jpg, 067890_patientB_image_2.png] top_six_images = six_top(file_list) if not check_repetition(top_six_images): print(存在重复的图像前缀) else: print(所有图像是唯一的) ```
  • 基于深度学习的甲骨文字符检测与识别.pdf
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    本论文探讨了利用深度学习技术进行甲骨文字符的自动检测和识别方法，旨在提高古文字研究效率。 甲骨文作为中华文明悠久历史的见证，不仅是我国最古老的文字体系，也是现代汉字的源头。研究甲骨文对于传承中华优秀传统文化具有重要意义。然而，由于其识读复杂且困难，并涉及古文字学、考古学、历史学和文献学等多学科知识，导致这一领域长期处于冷门状态，参与者较少。 随着人工智能和模式识别技术的发展，尤其是深度学习的应用，甲骨文字的自动检测与识别研究取得了显著进展。这不仅降低了学习难度，也为专业研究人员提供了有力工具。 本段落综述了人工智能及模式识别技术在甲骨文检测与识别领域的应用与发展情况。首先介绍了背景知识，并指出了传统方法的局限性。然后详细探讨了相关研究进展，从传统方法和深度学习两个角度进行了阐述，分析了技术细节、数据集信息以及性能表现。 特别地，多层感知器（MLP）、稀疏自编码器等深度学习模型为甲骨文领域带来了新的活力，在自动特征提取与分类设计等方面显示出巨大潜力。然而，现有技术仍存在一些不足之处，如数据规模有限和泛化能力不强等问题，并且常用的数据集也面临代表性及标注准确性等方面的挑战。 在识别方面，早期研究主要采用“预处理+图像特征提取+分类”的传统框架。而深度学习的引入促使研究人员尝试使用深层神经网络进行甲骨文字检测与识别，提出了新的方法并建立了相应的数据集。 基于深度学习的方法通常需要大量训练样本以构建有效的模型来捕捉不同模式下的甲骨单字信息，并实现自动识别功能。本段落介绍了几种特征提取技术，包括霍夫变换和聚类算法用于直线特征点的获取以及稀疏自编码器用于中层表示等方法。这些手段有助于解决自动化文字形体特征提取的问题。 尽管在小规模数据集上取得了初步成果，但稳定性和泛化能力仍需进一步提升。因此本段落总结了甲骨文检测与识别领域的现状，并展望未来研究方向，以期推动该领域的发展。 总之，文章全面回顾了相关技术的研究进展，并为未来的探索提供了专业指导，不仅对从事甲骨文字研究的专业人士具有重要意义，也为深度学习在文化遗产保护和传承中的应用提供了重要参考。
  • 垃圾分类图片数据集-深度学习版.zip
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    本资源为“垃圾分类图片数据集-深度学习版”，包含多种生活常见垃圾图像样本，适用于训练深度学习模型识别与分类各类废弃物。 深度学习—垃圾分类图片数据集.zip包含来自生活场景的训练和测试图片。共有四十个类别，这些类别的标签对应关系在训练集中的dict文件中定义。每个垃圾图像都带有“一级类别/二级类别”的格式标注，其中二级类别代表具体的垃圾物体类型，例如一次性快餐盒、果皮果肉或旧衣服等。一级分类包括可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四类。
  • MNIST深度学习数据集.zip
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    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集，包含大量标注的手写数字图像，适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型，1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像（数字0到9），背景为黑色，用数值0表示；字体为白色，并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度，值越接近1则表明颜色越白。
  • 深度学习下的图书分类数据集
    优质
    本数据集基于深度学习技术，专为图书自动分类设计，包含了丰富的图书文本信息和对应的详细分类标签，旨在提升图书管理和检索效率。 图书分类数据集包含了各种类型的书籍及其详细信息，用于支持文本分类、推荐系统等相关研究与应用开发工作。这些数据可以被广泛应用于图书馆管理系统、在线书店的智能推荐以及学术文献管理等领域中。通过使用这类数据集，研究人员和开发者能够更好地理解用户阅读偏好，并据此改善用户体验和服务质量。