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开源繁体中文手写数据集：Traditional-Chinese-Handwriting-Dataset

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简介：
这是一个用于训练和测试机器学习模型识别繁体中文手写文字的开源数据集，包含大量高质量的手写样本。 在数据科学的道路上，相信每位学者和科学家都听说过MNIST数据集或玩过Fashion MNIST。作为繁体中文使用者，我们不禁思考：机器学习和神经网络能否识别手写的传统汉字？让我们来挑战一下！

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  • 开源繁体中文手写数据集：Traditional-Chinese-Handwriting-Dataset
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    这是一个用于训练和测试机器学习模型识别繁体中文手写文字的开源数据集，包含大量高质量的手写样本。 在数据科学的道路上，相信每位学者和科学家都听说过MNIST数据集或玩过Fashion MNIST。作为繁体中文使用者，我们不禁思考：机器学习和神经网络能否识别手写的传统汉字？让我们来挑战一下！
     
  • WACV 2021论文使用的Chinese-Landscape-Painting-Dataset数据集
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    本数据集为中国风景画专有数据集，用于WACV 2021论文研究，包含多样化的绘画风格与元素，旨在促进艺术图像生成和分类领域的进展。 中国传统山水画数据集文章标题：“利用生成的对抗网络进行端到端的中国山水画创作” 摘要：当前基于GAN的艺术生成方法由于依赖条件输入而产生非原创的艺术作品。我们提出了一种名为SAPGAN的新模型，这是第一个能够无需任何条件输入就能从头开始生成中国传统山水画的模型。SAPGAN由两个独立的GAN组成：SketchGAN（用于生成边缘贴图）和PaintGAN（负责将这些边缘转换为完整的绘画）。我们的研究使用了一个全新的数据集进行训练，该数据集中包含了2,192幅高质量的传统中国山水画，并且所有作品尺寸均为512x5。一项包含242名参与者的视觉图灵测试表明，SAPGAN生成的图像中有55%被误认为是人类创作的艺术品，这一成绩显著优于基准模型。 素描和绘画GAN与基准模型相比：我们提供了训练“素描和绘画” GAN模型所需的数据集。该数据集中包含2,192幅高质量的传统中国山水画。所有作品的尺寸均为512x5。
     
  • 中文医疗检验报告数据集（Chinese Medical Laboratory Reports Dataset）.zip
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    本资料包包含一个精心构建的中文医疗检验报告数据集，旨在为医学自然语言处理研究提供支持。该数据集涵盖广泛的实验室检测结果与分析，适用于训练和评估相关文本理解模型。 中文医疗化验单数据集（Chinese Medical Laboratory Dataset）.zip
     
  • 手写体识别数据集 手写体识别数据集
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    手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。 识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。 例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。 除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。 综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。
     
  • handwriting dataset with word-level labels
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    这是一个包含单词级别标签的手写文本数据集，适用于手写文字识别和生成等任务的研究与开发。 I am working on a handwriting dataset with word-level labels.
     
  • Handwriting-OCR：识别手写文本的OCR软件-源码
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    Handwriting-OCR是一款专为识别手写文本设计的开源OCR（光学字符识别）软件。它提供了强大的手写文字转数字文本的功能，帮助用户高效地处理纸质文档和笔记。 该项目旨在开发一种软件来识别照片中的手写文字（包括捷克语）。它利用计算机视觉和机器学习技术，并尝试了不同的方法解决此问题。最初这是一个学校项目，在2018年Intel ISEF上进行了展示。 整个程序的结构分为四个步骤： - 输入：包含文本的页面的照片。 - 检测并清除背景，以识别出文字所在的区域。 - 分离和检测单词。 - 标准化字符，并进行最终的文字识别（即单词识别）。 所有这些步骤都在一个主文件中实现。每个子程序或模型都有特定的名字来表示它们的功能。项目开始时需要克隆存储库并下载所需的数据集，但具体操作细节未在原文提及。
     
  • Waymo Open Dataset: Waymo开启数据集-源码
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    Waymo Open Dataset是由谷歌子公司Waymo发布的一个大规模自动驾驶汽车数据集，旨在推动学术界和工业界的自动驾驶技术研究。此数据集包含丰富的传感器信息及详细的标注内容，是目前最全面的开源自动驾驶数据集之一。 Waymo Open数据集于2019年8月首次推出，其中包括高分辨率传感器数据以及1,950个细分的标签，旨在帮助研究社区在机器感知和自动驾驶技术方面取得进展。2021年3月进行了更新，扩展了该数据集以包含一个运动数据集，其中包含了对象轨迹及超过10万个细分的相应3D地图信息。 此次更新后，我们增加了对此新数据集的支持，并提供了实时检测挑战的相关说明与示例供参考使用。此代码存储库包括以下内容： - 数据集格式定义 - 评估指标 - TensorFlow中的辅助功能，用于帮助构建模型 本代码存储库（不包含第三方部分）根据Apache许可2.0版进行授权。出现在third_party中的代碼可能遵循不同的许可证条款。
     
  • 手写字体的MNIST数据集
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    这是一个由手写数字构成的数据集，旨在用于机器学习模型训练与测试。该数据集特别采用了MNIST格式，方便研究人员使用。 MNIST 数据集来源于美国国家标准与技术研究所（NIST）。训练集由250位不同的人手写的数字组成，其中一半是高中学生的作品，另一半则来自人口普查局的工作人员。测试集的数据构成比例与此相同。
     
  • （手写体识别数据集）MNIST.zip
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    MNIST.zip包含一个广泛使用的手写数字图像数据集，用于训练和测试各种机器学习算法，特别是卷积神经网络模型。 MINST.zip包含了手写体识别的数据集。
     
  • 手写字体的数据集（data.rar）
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    手写字体的数据集包含了丰富的手写文字样本，存储于data.rar文件中。此资源适用于训练识别系统及研究手写字符的各种模式和特征。 手写字体数据集包括自己创建的以下内容：可以正常使用手写字体数据集中的字体。