Advertisement

General-100数据集合

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

简介：
General-100数据集合是一个包含广泛领域信息的大型数据集，旨在促进通用人工智能模型的研究与发展。 超分辨率修复或重建常用数据集之一是General-100数据集，该数据集包含100个bmp格式的图像（无压缩），非常适合用于超分辨率训练。这些图像由Dong、Chao、Loy、Chen Change和Tang、Xiaoou等人提供。 重写后的句子如下： 常用的数据集中有一个叫做General-100的数据集，它包含了100张未经过压缩的bmp格式图片，非常适用于进行超分辨率训练。这些图像是由Dong Chao, Chen Change Loy以及Xiaoou Tang等研究人员提供的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • General-100数据集合
    优质
    General-100数据集合是一个包含广泛领域信息的大型数据集，旨在促进通用人工智能模型的研究与发展。 超分辨率修复或重建常用数据集之一是General-100数据集，该数据集包含100个bmp格式的图像（无压缩），非常适合用于超分辨率训练。这些图像由Dong、Chao、Loy、Chen Change和Tang、Xiaoou等人提供。 重写后的句子如下： 常用的数据集中有一个叫做General-100的数据集，它包含了100张未经过压缩的bmp格式图片，非常适用于进行超分辨率训练。这些图像是由Dong Chao, Chen Change Loy以及Xiaoou Tang等研究人员提供的。
     
  • SR数据集：91-Images、Set5、Set14、BSD100和General-100
    优质
    本研究使用了多个标准图像数据集（包括91-Images、Set5、Set14、BSD100及General-100）进行实验，这些数据集广泛应用于图像处理算法的评估。 图像超分辨率领域常用的数据集可以免费下载。
     
  • CIFAR-100 Python 数据集 - CIFAR-100 数据集
    优质
    简介：CIFAR-100 是一个包含100类、每类500张图像的小型图片数据集，常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。本Python版本的数据集便于研究人员与开发者使用。 CIFAR-100 数据集包含 60,000 张 32x32 的彩色图像，这些图像分布在 100 个类别中，每个类有 600 张图片。这 100 类又被进一步划分为 20 个超级类别。每张图都有一个精细标签（表示其所属的具体类别）和一个粗糙标签（指示它所在的超级类别）。数据集中包含5万张训练图像以及1万张测试图像。 元文件提供了每个类及相应超级类的名称信息。
     
  • CIFAR-10与CIFAR-100数据集合集.zip
    优质
    本资源包包含CIFAR-10和CIFAR-100数据集，适用于计算机视觉领域的图像分类研究。每个数据集中均含有数千张彩色图片及对应标签，广泛应用于深度学习模型训练与测试。 Python版本的CIFAR-10/CIFAR-100数据集合集可以下载并解压到自定义路径下使用。原下载地址提供两个文件：cifar-10-python.tar.gz 和 cifar-100-python.tar.gz 。
     
  • 道路积水数据集合100.zip
    优质
    本数据集包含全国范围内多城市在不同时间段的道路积水情况记录，旨在为研究和预防城市内涝提供详实的数据支持。 道路积水数据集以及水浸黑点检测（语义分割）的相关研究。
     
  • CIFAR-100 数据集
    优质
    CIFAR-100数据集包含100个类别、总数60000张32x32彩色图像，常用于训练和测试计算机视觉算法。 CIFAR-100 是一个包含 60000 张 32x32 分辨率彩色图像的数据集，根据内容被分为 100 个小类别，这些小类别又属于 10 个大类：airplane（飞机）、automobile（汽车）、bird（鸟）、cat（猫）、deer（鹿）、dog（狗）、frog（青蛙）、horse（马）、ship（船）和 truck（卡车）。每个小类别之间没有交集。
     
  • CIFAR-100 数据集
    优质
    CIFAR-100数据集是由加拿大高级研究所（CIFAR）发布的图像识别数据集，包含100个类别共计60000张32x32彩色图片，广泛用于训练和测试机器学习模型。 CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60,000 张分辨率为 32x32 的彩色图片，并根据内容被划分为 100 个小类别。这100个类别进一步归类到10个大类中，包括飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个小类别互不相同，没有交集。
     
  • coil-100.mat数据集
    优质
    coil-100.mat数据集包含7200张图像，这些图像是来自100个不同物体的2D视角快照。该数据集广泛应用于模式识别和机器学习研究中。 UCI数据集以mat格式提供。
     
  • Python版CIFAR-100数据集
    优质
    CIFAR-100数据集的Python版本包含超过5000张彩色图像，分为100个类别，适用于深度学习和计算机视觉领域的模型训练与评估。 此数据集与CIFAR-10相似，但包含100个类别，每个类有600张图像。其中500张用于训练，100张用于测试。在CIFAR-100中，这100个类别被划分为20个超类。每一张图片都附有一个“精细”标签（表示其所属的特定类别）和一个“粗略”标签（表示它所归属的超类）。
     
  • COIL-100数据集资料
    优质
    COIL-100数据集是由Columbia University提供的一个图像数据库，包含了100种不同对象从多个视角拍摄的彩色图像，广泛应用于模式识别和机器学习研究中。 COIL-100数据集是一个包含各种对象的图像集合，用于模式识别和机器学习研究。该数据集中每个对象都有多种视角的照片，并且这些照片按照一定的角度间隔排列，方便研究人员进行实验分析。