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VGGFace2数据集(zip文件)

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简介：
VGGFace2数据集是由牛津大学视觉几何组维护的一个大型面部识别数据库，包含来自2,622个不同身份的超过33万张人脸图像。 人脸识别预训练模型VGGFace2版本为20180402-114759。

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  • VGGFace2数据集(zip文件)
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    VGGFace2数据集是由牛津大学视觉几何组维护的一个大型面部识别数据库，包含来自2,622个不同身份的超过33万张人脸图像。 人脸识别预训练模型VGGFace2版本为20180402-114759。
     
  • MNIST数据集CSV文件.zip
    优质
    这是一个包含MNIST手写数字数据集的压缩文件，以CSV格式存储，适合用于训练和测试基本的手写数字识别模型。 MNIST手写数字数据集的CSV格式已通过代码转换完成，现成可用。该文档适用于机器学习入门的学生进行实验使用。
     
  • 数据可视化数据集（ZIP文件）
    优质
    本数据可视化数据集包含各类CSV、JSON格式的数据文件及示例代码，适用于学术研究和项目开发。下载后解压即可使用。 本人博客里数据可视化文章中的数据集都在这儿。
     
  • 数据集.zip-鸢尾花文件合集
    优质
    本数据集包含多种类型的鸢尾花信息，旨在支持分类任务和机器学习研究。下载后，请解压缩以访问各种格式的鸢尾花文件合集。 “iris.data” 和 “iris.names” 是两个文件。
     
  • Office31数据集压缩文件.zip
    优质
    Office31数据集压缩文件.zip包含了一个涵盖31种不同类型的办公文档样本的数据集合，适用于机器学习和深度学习研究。 Office31数据库包含三个域。
     
  • ICDAR2015数据集压缩文件.zip
    优质
    这是一个包含ICDAR 2015竞赛相关数据集的压缩文件，适用于文档分析和识别研究领域。 ICDAR 2015数据集包含1000张训练图像和500张测试图像，非常实用。有需要的朋友可以来下载哦！这个资源真的很不错！
     
  • 基于VGGFace2的PyTorch人脸识别模型：VGGFace2-pytorch
    优质
    VGGFace2-pytorch是一个基于VGGFace2数据集的人脸识别模型实现，采用流行的深度学习框架PyTorch开发。此项目旨在提供一个简洁高效的工具，便于研究人员和开发者进行人脸识别领域的研究与应用。 基于“VGGFace2：用于识别跨姿势和年龄的面部表情的数据集”的PyTorch面部表情识别器实现了一个训练和测试模型，并构建了特征提取器，该提取器是根据VGGFace2数据集建立的。此仓库中的模型是从原作者提供的资源转换而来的。 要使用这个库，请先下载VGGFace2数据集。在将脸部图像输入到面部识别器（demo.py）之前，需要检测并从图像中裁剪出人脸。可以使用基于MTCNN的方法进行面部检测。 该工具支持不同的模型架构和预训练版本，并提供了各种选项来提取特征。 用法：python demo.py extract
     
  • 转移支付数据集（ZIP文件）
    优质
    该转移支付数据集以ZIP格式封装，包含详尽的地方政府间财政转移信息和历史记录，适用于研究与分析。 转移支付数据集.zip
     
  • CIFAR-10数据集压缩文件.zip
    优质
    该压缩文件包含CIFAR-10数据集，内含60000张32x32彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，适用于图像识别与分类研究。 CIFAR-10 是一个用于识别普适物体的小型数据集。它包含10个类别的RGB彩色图片，每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000张图像，整个数据集中共有50000张训练图片和10000张测试图片。
     
  • 基于Flask的数据集（ZIP文件）
    优质
    这是一个使用Python Flask框架构建的数据集网站项目，用户可以下载ZIP格式封装的数据集合。 下载完对应的数据集之后需解压对应的zip包。 本项目包含四个.ipynb文件，下面分别阐述各个文件的功能： 数据采集：从前程无忧网站和猎聘网以关键词“数据挖掘”爬取相关岗位信息。前程无忧上共爬取了270页，超过1万多条数据；而猎聘网上只获取了400多条岗位要求文本数据。所有爬取的数据均被存储到csv文件中。 数据清洗：对采集的数据进行处理，包括去除重复项和缺失值、重新编码变量、创建特征字段以及分词等操作。 数据库存储：将清洗后的数据全部储存至MySQL数据库，并使用jieba.analyse下的extract_tags函数获取文本中的关键词及其权重大小，以便绘制词云图。 基于Flask的前后端交互：利用Python轻量级框架Flask搭建Web可视化系统。在static文件夹中包含css和js文件（大部分为百度开源ECharts），并通过自定义controller.js使用ajax调用flask已设定好的路由，将数据异步刷新至templates下的main.html页面。