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真实的Corel5k数据集(含标注,训练及测试集).zip

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简介:
该文件包含了一个名为Corel5k的真实图像数据集,内含全面标注、训练集与测试集,适用于图像分类和检索研究。 Corel5K图像集包含了科雷尔(Corel)公司收集整理的5000幅图片,这些图片涵盖了多个主题,并且是进行科学实验如分类、检索的理想选择。这个数据集自提出以来一直被用于评估标注算法性能的标准测试工具。 Corel图库由不同CD组成,每个包含100张大小一致的图像并且可以转换成多种格式。每一张CD代表一个特定的主题类别,例如公共汽车、恐龙或海滩等。整个Corel5K数据集包括了来自50个不同的主题分类中的图片,并被分为三个部分:4,000幅用于训练模型,另外500张作为验证集来估计参数设置的准确性;剩下的500张则用作测试算法性能。 每一张图像都被赋予1到5个描述性标签。在Corel数据集中总共有374种不同的词汇用来标记训练集中的图片,在测试集合中使用了263种不同词语进行标注。对于有兴趣进一步研究的用户来说,可以自行提取各种低级视觉特征(如RGB, Lab, HSV, SIFT, GIST和HOG等)以支持更深入的研究工作。 请注意该数据集仅供学术和个人学习交流目的,并严禁用于商业用途。

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客服
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  • Corel5k).zip
    优质
    该文件包含了一个名为Corel5k的真实图像数据集,内含全面标注、训练集与测试集,适用于图像分类和检索研究。 Corel5K图像集包含了科雷尔(Corel)公司收集整理的5000幅图片,这些图片涵盖了多个主题,并且是进行科学实验如分类、检索的理想选择。这个数据集自提出以来一直被用于评估标注算法性能的标准测试工具。 Corel图库由不同CD组成,每个包含100张大小一致的图像并且可以转换成多种格式。每一张CD代表一个特定的主题类别,例如公共汽车、恐龙或海滩等。整个Corel5K数据集包括了来自50个不同的主题分类中的图片,并被分为三个部分:4,000幅用于训练模型,另外500张作为验证集来估计参数设置的准确性;剩下的500张则用作测试算法性能。 每一张图像都被赋予1到5个描述性标签。在Corel数据集中总共有374种不同的词汇用来标记训练集中的图片,在测试集合中使用了263种不同词语进行标注。对于有兴趣进一步研究的用户来说,可以自行提取各种低级视觉特征(如RGB, Lab, HSV, SIFT, GIST和HOG等)以支持更深入的研究工作。 请注意该数据集仅供学术和个人学习交流目的,并严禁用于商业用途。
  • 2021T2_Task1_包.zip
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    该文件为2021年数据处理任务一的资源包,内含已划分好用于模型训练及性能验证的训练集和测试集数据。 12导联10秒静态心电图数据
  • TE.zip
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    本资料包提供了一个用于文本挖掘或自然语言处理研究的TE数据集,内含详细的训练集与测试集划分,便于模型开发与验证。 TE数据集是目前故障诊断领域常用的数据库之一。它由训练集和测试集两部分组成,整个TE数据集中包含22次不同的仿真运行结果的数据,每个样本有52个观测变量。d00.dat至d21.dat构成了训练集的样本段落件,而d00_te.dat到d21_te.dat则是用于测试的样本段落件。其中,d00.dat和d00_te.dat代表的是正常操作条件下的数据。 具体来说,d00.dat是通过运行25小时仿真的方式获取的数据,总共包含500个观测点;而d00_te.dat则是在48小时仿真环境下获得的测试样本段落件,该文件共记录了960个观测值。
  • 优质
    猫的数据集包含大量标注为猫或非猫的图像,用于机器学习模型训练和评估。数据集分为独立的训练集和测试集,便于算法开发及性能验证。 我收集了一个猫的数据集,用于训练基于HOG特征的分类器。详情可以参考我的博客文章。
  • 行人检无需
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    本项目提出了一种创新方法,利用未标记的数据集进行行人检测模型的训练,旨在减少人工标注工作量的同时保持高精度识别能力。 用于行人检测的已标注数据集仅包含“person”一个类别,可以直接使用。
  • IMDb
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    IMDb数据集包含大量电影评论及其情感标签,用于训练和评估文本分类模型,特别是情感分析任务。该数据集分为训练集和测试集两部分。 数据集allmdb包含训练数据和测试数据以及redme文件。
  • UA-DETRAC
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    UA-DETRAC训练数据集标注是一项针对交通场景下的视频检测与追踪任务而设计的数据注释工作,包含了大量车辆行为及运动信息。 UA-DETRAC数据集包含三个主要的标注文件:DETRAC-Train-Annotations-MAT.zip、DETRAC-Train-Annotations-XML.zip 和 DETRAC-Train-Annotations-XML-v3.zip。
  • 优质
    简介:本项目聚焦于机器学习中的关键组成部分——训练与测试数据集。通过合理划分和利用数据集,旨在提升模型的学习效率及泛化能力,减少过拟合现象,以达到最优预测效果。 在机器学习领域,训练和测试数据集是至关重要的组成部分,特别是在支持向量机(SVM)的学习与实践中。本段落将详细探讨这些概念及其实际应用中的作用。 支持向量机是一种监督学习算法,常用于分类和回归问题。它通过构建一个超平面来区分不同类别的数据点,这个超平面使得两类数据间隔最大。在SVM的训练过程中,数据集起到了关键的作用。 训练数据集是模型学习过程的基础,包含一系列已知标签的样本。对于分类问题而言,每个样本都有预定义类别标签,这些标签帮助算法构建最优分类边界。通常情况下,在data文件夹中会存在多个文件代表不同训练样本,其中包括特征向量和对应的类别标签。这些特征可以是数值型(如图像像素值)或文本数据经过处理后的词频表示。 在训练过程中,SVM根据训练数据调整模型参数,例如核函数的选择、正则化参数C等,以最小化错误率并最大化间隔距离。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯径向基(RBF)函数等,不同的核适用于不同问题复杂度。 测试数据集用于评估模型性能的一组独立样本,并验证其泛化能力。如果SVM在训练数据上表现良好但在测试数据中效果不佳,则可能存在过拟合现象——即模型过于依赖训练中的噪声和特性而难以应用于新数据。 处理svm练习过程中所用到的数据集时,通常采用交叉验证策略如k折交叉验证以更准确地评估性能。在这个方法下,原始数据会被分成k个子集;每次选取一个作为测试样本其余用于训练重复进行k次后取平均结果为最终评价指标。 综上所述,在SVM学习中,训练和测试数据集起到决定性作用:前者构建并优化模型后者验证其泛化性能。正确使用这两类数据有助于深入理解支持向量机的工作原理及其实际应用价值。
  • 猫与鱼分类:包验证
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    本数据集为猫与鱼的分类项目设计,包括用于模型训练、测试和验证的三组图像数据。 这是一个关于机器学习领域中的图像分类任务的数据集。该数据集包括训练集、测试集和验证集,分别用于模型的学习、性能评估以及参数调优。这些集合是进行深度学习或传统机器学习算法的重要组成部分。 训练集为模型提供了基础的学习材料,其中包含了大量的带有“猫”或“鱼”标签的图像样本。通过观察这些样本,模型能够识别出区分两类对象所需的特征,并在预测过程中不断调整权重以减少误差,这一过程称为反向传播。 测试集用于评估模型在未见过的数据上的泛化能力。它包含了未知的图像数据,需要根据已学知识进行分类。这有助于我们了解模型是否过拟合或欠拟合。 验证集则是在训练期间用来优化超参数的一个中间集合。它可以提供一个不干扰测试集的情况下改进模型性能的方法。例如,我们可以利用验证集来确定最佳的学习轮次、选择最优的神经网络架构或者调整正则化参数等。 数据挖掘是任务开始阶段的关键步骤,包括清洗和预处理图像以及进行特征工程等工作。这可能涉及对图像进行归一化或统一尺寸以减少计算负担并提升模型效果;同时还需要解决缺失值、异常值等问题,并平衡两类样本的数量,避免模型偏向于数量较多的一类。 人工智能与机器学习是这一任务的技术核心,常用的方法包括卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)、随机森林等。由于其在图像处理方面的优越性,CNN常被用于此类分类问题中;它能够自动提取并学习到图像的局部特征。 算法的选择和设计对于解决问题至关重要。例如,在使用CNN时可以考虑采用LeNet、VGG、ResNet或Inception系列等多种架构,每种模型都有独特的优势与适用场景。比如:ResNet通过引入残差块来解决深层网络中的梯度消失问题;而Inception则利用多尺度信息处理技术以提高性能。 在训练阶段还需要选择合适的优化器(如SGD、Adam)和设计损失函数(例如交叉熵损失)。此外,还可以采用数据增强策略(比如旋转、翻转或裁剪等),来进一步提升模型的泛化能力。 这个数据集提供了一个完整的实践平台,涵盖了从预处理到训练再到测试等多个环节。它对于理解和掌握机器学习及深度学习的方法和技巧具有很高的价值。
  • UA-DETRAC车辆检图像XML签).zip
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    本资源包含UA-DETRAC车辆检测数据集,内含大量训练和测试图像及其对应的XML格式标签文件,适用于目标检测研究。 UA-DETRAC车辆检测数据集包括图像数据集和XML标签文件资源文件。详情如下: 1. DETRAC-Test-Annotations-XML:测试集xml文件。 2. DETRAC-Train-Annotations-XML:训练集xml文件。 由于图像数据量较大,无法直接上传,因此提供下载链接以获取完整的训练集和测试集图像数据。请放心下载使用。