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EMNIST ByClass数据集中的PNG图片

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简介:
本数据集包含EMNIST ByClass中的所有图像文件,总计62类不同字符的手写体PNG图片,适用于手写识别和机器学习训练。 在网上找不到包含数字以及英文大小写的公开数据集后,我决定解析byclass数据集进行使用。这个数据集中有60多万张训练图片和10多万张测试图片,总共包含了62个类别(包括数字0到9、小写字母a到z及大写字母A到Z)。文件中不仅包含原始的全部图片及其对应的标签信息,还提供了已经分类完成的相关文件。

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客服
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  • EMNIST ByClassPNG
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    本数据集包含EMNIST ByClass中的所有图像文件,总计62类不同字符的手写体PNG图片,适用于手写识别和机器学习训练。 在网上找不到包含数字以及英文大小写的公开数据集后,我决定解析byclass数据集进行使用。这个数据集中有60多万张训练图片和10多万张测试图片,总共包含了62个类别(包括数字0到9、小写字母a到z及大写字母A到Z)。文件中不仅包含原始的全部图片及其对应的标签信息,还提供了已经分类完成的相关文件。
  • EMNIST英文字符形式).zip
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    此压缩包包含EMNIST英文字符数据集,内有各种英文字母的手写体图像,适用于手写字符识别的研究与模型训练。 从EMNIST英文数据集中导出图片,并将其分类到26个子文件夹里,每个字母A-Z有一个类别(大小写字母归为同一类)。总共有12万余张灰度图片,可供研究者使用。
  • EMNIST手写
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    EMNIST数据集是由MNIST衍生而来,主要包含字母和数字的手写样本,旨在为机器学习社区提供一个更为复杂的分类任务基准。 这段文字描述的数据集分为两部分:一部分是原始的EMNIST数据集,另一部分则是已经解析为png格式并分类好的Emnist_letters图片数据集。
  • emnist-csv RAR文件
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    EMNIST-CSV数据集RAR文件包含经过预处理的手写数字和字母图像,以CSV格式存储,便于机器学习模型训练与测试。 Emnist数据集是Mnist数据集的扩展版本,包含了A-Z大小写字母以及0-9阿拉伯数字。该数据集以csv格式存储,并可以直接通过pandas读取。训练集和测试集都包含在内且标签已提供。在Python程序中可以找到相关数据及解释说明,只需解压文件并修改相应的文件路径即可使用。
  • EMNIST:探究CNN与RCNN在EMNIST分类有效性项目
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    本项目旨在通过EMNIST数据集评估卷积神经网络(CNN)和递归卷积神经网络(RCNN)在手写字符识别任务中的性能,以探索不同模型的有效性。 恩尼斯项目由@coopss开发,旨在探索卷积神经网络(CNN)的特性,并了解它们与递归卷积神经网络(RCNN)之间的比较。该项目受到相关文献启发,这些文献详细介绍了RCNN在对象识别中的效果以及其参数相对较少的特点。除了研究CNN和RCNN的有效性之外,我还建立了一个简单的接口来测试更具挑战性的数据集。 当前实施的多栈CNN Web小程序适用于触摸屏设备,在字母占据画布大部分时表现最佳。项目能够读取.mat文件,并正在对训练过程进行改进(直接下载链接)。此外,计划用新的webapp更新gif、训练更多模型以及优化神经网络超参数等任务也在规划之中。 在输入层中添加噪声(如高斯或类似)也是一种考虑的方案。
  • Clic验证PNG
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    Clic验证集中PNG图片这一项目专注于评估和优化PNG格式图像在Clic平台上的显示质量与加载效率,致力于为用户提供最佳视觉体验。 标题中的clic验证集png图片表明我们正在讨论的是一个用于计算机视觉领域的图像数据集。CLIC(Common Objects in Context)是常用的图像分类和语义分割任务的数据集,通常用来评估算法在识别与理解常见物体方面的性能。在这个特定的情况下,该数据集中使用PNG格式的图像文件。 在计算机视觉领域中,验证集对于模型训练过程至关重要,它位于训练集和测试集之间。训练集用于让模型学习到模式及特征;而验证集则被用来调整模型参数(如学习率、超参数等),以达到优化性能的目的。在训练过程中,我们会定期将模型应用于验证集中,并评估其对未见过数据的表现情况,以此防止过拟合现象的发生。 PNG格式的图片具有以下特点: 1. 无损压缩:采用这种格式可以确保图像的质量不会因多次编辑和解压而降低。 2. 支持透明度:PNG支持Alpha通道,允许创建半透明或完全透明的效果。 3. 高色深:能够存储高达48位真彩色的丰富色彩表现力。 4. 压缩技术:尽管是无损格式,但依然采用了预测算法来压缩图像大小。 在CLIC验证集中包含的各种PNG图片可能涉及多种常见的物体类型(如动物、交通工具和日用品等),用于测试模型对不同场景及物品的理解能力。为了训练与评估深度学习模型(例如卷积神经网络CNN),开发人员会首先将这些PNG图像进行预处理,包括调整尺寸大小、归一化像素值,并通过数据增强技术来增加多样性。 实际操作中使用CLIC验证集可能涉及以下步骤: 1. 解压文件:从压缩包中提取所有PNG图片。 2. 数据预处理:根据模型需求转换图像的尺寸(如224x224或299x299)并进行像素值归一化。 3. 划分数据集:将验证集进一步划分为训练和验证子集,以进行参数调整及性能评估。 4. 模型训练:利用训练集对模型进行学习,并在验证集中评估其表现情况。 5. 调整超参数:根据验证集合的表现来优化模型的超参数设置(如学习率、批次大小等)。 6. 测试阶段:最后,在独立测试集上检验经过调整后的模型泛化能力,确保它能够准确地预测未见过的数据。 总的来说,clic验证集png图片代表了一个用于计算机视觉任务中评估与改进常见物体识别的PNG图像数据集合。
  • MNISTPNG
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    简介:MNIST数据集PNG图像是由手写数字组成的经典机器学习数据集,包含从0到9的灰度PNG图片,广泛应用于训练和测试算法模型。 将MNIST手写字符数据集整理为训练集和测试集文件夹。每个集合包含名称从0到9的10个子文件夹。训练集中共有60,000张图片,而测试集中有10,000张图片。所有图片格式均为png。
  • CIFAR10及处理后PNG下载
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    本资源提供CIFAR10数据集中的图像文件,共计包含10个类别、共10000张彩色图像,每类各1000张,并支持以PNG格式进行下载。 压缩包包含两个部分:1. CIFAR-10 原始数据集;2. 将 CIFAR-10 数据集转换为 PNG 格式的图片文件,并按照训练集(train)与测试集(test)分为两个独立的文件夹,每个类别分别存放在各自对应的子目录中。 CIFAR-10 是一个小型物体识别的数据集合,由 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 在 Hinton 的指导下整理而成。该数据集中包含 10 类别的 RGB 彩色图像:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马匹、船只和卡车。每个图片的尺寸为32×32像素,整个训练集共有5万张图片,测试集则有1万张图片。
  • PNGPNG
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    本工具提供高效便捷的PNG图片到PNG图片转换服务,支持格式优化、压缩等功能,旨在保持图片质量的同时减小文件大小。 在IT领域,图像处理是一个重要的组成部分,在编程方面尤其如此。Visual Basic 6.0(VB6)虽然是一款较老的开发环境,但因其易于上手及适用于小型项目的特点而依然被广泛使用。本知识点将讨论如何利用VB6来实现PNG图片转换为JPG格式。 PNG是一种无损压缩图像文件格式,支持透明度和24位真彩色,在网页设计与图形设计中应用广泛。相对而言,JPEG(简称JPG)则采用有损压缩技术以减小存储空间需求,并适用于照片等连续色调的图像处理。尽管如此,这种压缩方式可能会对图片质量造成一定影响。 在VB6中进行此类转换时,首先需要引入GDI+库——这是一个功能强大的图形操作工具包,支持各种图像编辑任务。以下是具体步骤: 1. **导入GDI+**: 在VB6环境中添加引用以使用`System.Drawing`命名空间,这是实现GDI+操作的基础。 2. **创建控件**: 添加一个PictureBox到窗体上,用于显示PNG图片以及执行其他图形相关功能。 3. **加载PNG图像**: 使用PictureBox的属性来加载指定路径下的PNG文件。例如:`PictureBox1.Picture = LoadPicture(path_to_your_png_file.png)` 4. **转换过程**: - 创建一个Bitmap对象,并使用Graphics从PictureBox中获取图片,将其绘制到新创建的Bitmap上。 - 设置JPEG质量参数(取值范围为0-100),其中数值越大表示图像压缩后的质量越高而文件大小也更大。 - 使用ImageCodecInfo和EncoderParameters来保存转换后的JPG格式图片至指定路径。 以下是简化的VB6代码示例,用于执行上述步骤: ```vb Dim bitmap As New Bitmap(PictureBox1.Width, PictureBox1.Height) Dim graphics As Graphics = Graphics.FromImage(bitmap) graphics.DrawImage(PictureBox1.Image, 0, 0, PictureBox1.Width, PictureBox1.Height) 设置JPG质量(数值范围:0-100) Dim encoderParams As New EncoderParameters(1) Dim encoderParam As New EncoderParameter(Encoder.Quality, 90) 质量设定为中等 encoderParams.Param(0) = encoderParam 获取JPEG编码器并保存图片 Dim encoder As ImageCodecInfo = GetEncoder(ImageFormat.Jpeg) bitmap.Save(path_to_save_jpg_file.jpg, encoder, encoderParams) ``` 5. **清理资源**: 在完成转换操作后,务必释放Bitmap和Graphics对象以避免内存泄漏。 需要注意的是,在此过程中PNG文件中的透明度信息将丢失,因为JPEG格式不支持这种特性。此外,通过调整质量参数可以控制压缩后的图像质量和文件大小之间的平衡关系。 综上所述,利用VB6结合GDI+库能够有效实现从PNG到JPG的图片转换任务,并且对于需要处理大量图像的应用程序来说非常实用。然而,在面对更为复杂的图形编辑需求时,则可能需要考虑使用更现代的语言和工具如C#或Python等来完成相应的工作。
  • MFC加载png
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    本教程详细介绍了在Microsoft Foundation Classes (MFC)中如何加载PNG格式图像文件的方法和步骤。适合希望在其应用程序中支持PNG图片的开发者参考。 MFC 中加载 PNG 图片的方法涉及使用资源文件或直接从文件系统加载图片。首先需要确保在项目中正确添加了 PNG 文件作为资源,并通过相应的 API 函数进行调用,例如使用 CImage 类来实现图像的显示与处理功能。此外还可以利用第三方库如 libpng 来增强对 PNG 格式的支持和操作能力。