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PIE原始图像数据集.rar

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简介:
本资源为PIE原始图像数据集压缩包,包含大量未处理的光学与雷达遥感影像,适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的,并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片,这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外,数据库中还包括了11554幅图像,分辨率为32×32像素。

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客服
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  • PIE.rar
    优质
    本资源为PIE原始图像数据集压缩包,包含大量未处理的光学与雷达遥感影像,适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的,并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片,这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外,数据库中还包括了11554幅图像,分辨率为32×32像素。
  • CIFAR10
    优质
    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像,分为10个类别,每类6000张图片,用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集(原图片) CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集,特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像,这些图像是按十个不同的类别分类的,每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述: 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建,并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点,CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络(CNN)等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构: 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片,这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹,每个代表一个类别,并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用: 1. 数据加载:可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。
  • YaleFace含MAT文件和.rar
    优质
    这是一个包含耶鲁大学面部表情数据库(YaleFace)的数据包,内有MAT文件及原始图像资源,适用于人脸检测与识别研究。 YaleFace人脸数据库包含165张图像,涉及15个人的GIF格式灰度图片。每位受试者有11个不同面部表情或配置的照片:中心光照、戴眼镜、微笑、左侧面光、不戴眼镜、正常状态、右侧面光、悲伤表情、困倦样子、惊讶和眨眼等。
  • 高分一号
    优质
    高分一号原始图像数据集包含我国高分辨率对地观测卫星GF-1所获取的高质量影像资料,适用于遥感技术研究与应用。 高分一号卫星原始影像数据集
  • MNIST手写
    优质
    简介:MNIST手写数字数据集包含大量手写的数字图片,主要用于训练和测试各种机器学习算法的性能。此版本为未经修改的原始图像集合。 MNIST手写数字数据集包含42000张原始图片。该数据集由美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology)提供。训练集中包含了来自250个不同人的手写数字,其中一半是高中学生的作品,另一半则来自于人口普查局的工作人员。测试集的数据构成比例同样如此。
  • 红外影
    优质
    该红外影像原始数据集包含了大量高分辨率的红外图像,旨在为科研人员提供一个全面、高质量的数据资源库,用于研究和开发先进的红外成像技术。 提供室外、室内及人物场景的红外图像原始数据集下载,适用于红外图像算法的研究人员使用。图像尺寸为640*512,数据格式为16位无符号类型。
  • Landsat8遥感
    优质
    简介:Landsat 8卫星采集的原始遥感图像是全球陆地表面观测的重要资源,涵盖可见光、近红外及短波红外等多个波段,为环境监测和土地利用研究提供高精度的数据支持。 Landsat 8原始遥感影像数据。
  • MPEG7含MAT文件及两张格式的.rar
    优质
    本资源包含MPEG7标准的数据集,内有MAT文件及相关格式的原始图像两份,适合用于特征描述、图像检索等研究工作。 Mpeg75数据库包含1600幅图像,这些图像是从70个不同的类别中抽取的,每张图像的分辨率为60×100像素。这是一个在机器学习领域广泛使用的图片数据集。
  • MNIST资源
    优质
    简介:MNIST数据集包含大量手写数字的扫描图像及其标签,是机器学习领域广泛使用的标准训练集。本页提供其原始图片和相关资料下载。 mnist 数据集包含原图及原始资源。
  • MATLAB版的PIE
    优质
    本数据集为MATLAB格式,包含PIE(Pixels, Identity, Expression)数据库中的图像信息,适用于人脸识别和表情识别研究。 在MATLAB版本的PIE数据集中,使用fea特征,并包含gnd标签。