Advertisement

MNIST训练和测试样本的TXT格式

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供MNIST数据集中的训练与测试样本，已转换为便于处理的TXT文件格式，每行代表一个手写数字图像及其标签，适合用于机器学习模型的训练和评估。 MNIST数据集包含了用于训练的样本和测试的样本，并且可以以txt格式获取。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MNIST训练和测试样本的TXT格式
    优质
    本资源提供MNIST数据集中的训练与测试样本，已转换为便于处理的TXT文件格式，每行代表一个手写数字图像及其标签，适合用于机器学习模型的训练和评估。 MNIST数据集包含了用于训练的样本和测试的样本，并且可以以txt格式获取。
     
  • MNIST训练数据（CSV格式）
    优质
    MNIST训练数据（CSV格式）包含手写数字的标记图像集，适合作为机器学习算法的基础训练资料，每张图片以灰度值存储于CSV文件中。 MNIST提供了手写数字的训练集，每条数据的第一项是正确答案，接下来的784项（28*28）表示图片中每个像素的值。这些数据可以放在程序所在的目录下使用。
     
  • MNIST数据集，含6万个数字训练样本及1万个测试样本
    优质
    简介：MNIST数据集包含手写数字图像，用于机器学习模型训练与验证。该数据集包括6万张训练图像和1万张测试图像，每幅图像是28x28像素的手写数字。 MNIST数据集包含6万个数字的训练集和1万个数字的测试集。
     
  • （驾驶疲劳检测）Yolov8格式数据集，包含2041个训练样本、582个验证样本和291个测试样本
    优质
    本数据集采用YOLOv8格式，专为驾驶疲劳检测设计，含2041个训练样本、582个验证样本及291个测试样本，助力提升驾驶安全。 设计一个基于YOLOv8的疲劳驾驶检测系统具有重要的意义： 首先，提高道路安全是其首要目标之一。驾驶员在长时间或缺乏休息的情况下驾车时，反应速度与判断能力会显著下降，从而增加交通事故的风险。通过实时监测驾驶员的状态并及时发出警告信号或者采取相应措施，可以有效减少因疲劳驾驶导致的事故。 其次，保护驾驶员的身体健康同样不容忽视。长期连续驾驶对身体会造成不良影响，包括肌肉和眼睛的过度劳累以及颈椎问题等。一个能够检测到这些早期迹象并且提醒司机休息的系统将有助于预防这些问题的发生，并且维护了驾驶员的整体身体健康状况。 最后，疲劳驾驶还会降低工作效率并减少驾车体验中的舒适感。当一个人过于疲倦时，在方向盘前的表现会变得迟钝和不准确。因此，通过使用先进的技术来识别出这些情况并在必要时刻提醒司机休息，可以帮助他们保持清醒的状态，并且提高他们的工作效能以及旅途的愉悦度。
     
  • WiderPerson（密集行人检测）Yolov8格式数据集，包含8000个训练样本、1000个验证样本和4382个测试样本
    优质
    本数据集为基于YOLOv8的WiderPerson密集行人检测项目设计，含8000张训练图像、1000张验证图像及4382张测试图像，旨在提升复杂场景下的行人识别精度。 WiderPerson数据集是一个用于行人检测的基准数据集，专门针对拥挤场景设计。该数据集由中国科学院自动化研究所的生物测定和安全研究中心(CBSR)以及国家模式识别实验室(NLPR)共同发布。与许多其他行人检测数据集不同的是，WiderPerson的数据图像来源于多种不同的场景，并不仅仅局限于交通环境，这使得它在处理多样性和复杂性方面具有显著优势。 该数据集中共有13,382张图片，标注了大约40万个不同程度遮挡的人体样本。这些图片被随机分为训练、验证和测试三个子集，分别包含8,000张、1,000张以及4,382张图像。标注信息包含了各种行人类型，包括正常行走的行人、骑自行车者、部分被遮挡的身体部位、人形物体以及其他难以区分的人群聚集情况等，从而能够全面评估在真实场景中行人检测算法的表现。 值得注意的是，与CityPersons和WIDER FACE数据集类似，在WiderPerson测试集中提供的图像没有公开标注文件。
     
  • movieLens评分样本（txt格式）
    优质
    本文件为MovieLens电影评价数据集，包含用户对众多电影的不同评分记录，以制表符分隔的纯文本形式呈现，适用于推荐系统研究与开发。 采样的Movielens数据集通常用于推荐模型的测试。这种标准格式的txt文件适用于包含评分数据的模型，如矩阵分解类模型。若要构建基于点击与否的数据模型，则不适用此数据集。关于推荐算法的具体内容可以参考我之前的相关文章。此外，加入相关的讨论群可以获得更多的资讯和交流机会，在这些群里有许多专家级别的算法开发者和技术爱好者。
     
  • 目标检测数据集的TXT格式划分（训练集、验证集、测试集）
    优质
    本文介绍了如何将目标检测的数据集按照标准的比例划分为训练集、验证集和测试集，并以TXT文件的形式存储各自包含的图片ID，便于模型训练与评估。 目标检测数据集划分可以通过txt格式进行（训练集、验证集、测试集），只需填写绝对路径即可将图片和标签划分为所需部分。注意，标签文件应为txt格式。
     
  • 验证码数据集（含20000训练样本及10000测试样本）
    优质
    本数据集包含30000个验证码图像样本，旨在提升模型识别能力。其中，20000张图片用于训练，10000张作为测试集以评估模型性能。 验证码数据集包含20000个样本用于训练验证码识别模型，并配有10000个测试集合的数据。所有训练集的标签存储在train文件夹中的label.csv文件里。图片尺寸为105*35，使用时可以调整至120*40以适应不同的需求。这些数据可用于人工智能图像验证码识别系统的训练和学习过程。
     
  • 使用TensorFlow在MNIST数据集上训练和测试模型
    优质
    本项目利用TensorFlow框架，在经典的MNIST手写数字数据集上进行深度学习模型的训练与验证，旨在优化识别精度。 使用TensorFlow框架在MNIST数据集上训练一个神经网络模型，并确保调试通过后上传给大家学习参考。整个项目包含三个.py文件：其中一个用于前向传播过程的实现，另外两个分别用于训练和测试该模型。项目的结构是这样的：MNIST数据集被放置在一个名为mnist的文件夹内；另一个保存着训练好的模型的文件夹，则便于后续直接使用这些预训练的权重参数进行预测或进一步研究。
     
  • 基于OpenCV和SVM的MNIST手写数字识别与训练样本分析
    优质
    本研究采用OpenCV进行图像预处理，并利用支持向量机(SVM)对手写数字数据集(MNIST)进行分类识别，深入分析不同训练样本对模型性能的影响。 提供手写数字识别代码及训练样本，在Visual Studio环境中使用OpenCV 2.4.9平台开发，准确率达到95%以上。