找到1,895个数据集

标签: 图像分类

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  • 时尚商品图像识别测试数据集FashionMNISTTestDataset-yang2013

    2025年4月22日   

    时尚商品图像识别测试数据集FashionMNISTTestDataset-yang2013 数据来源:互联网公开数据 标签:图像识别,机器学习,数据集,深度学习,时尚商品,计算机视觉,图像分类,人工智能 数据概述: 该数据集是 FashionMNIST 数据集的测试部分,包含大量时尚商品的图像数据,适用于图像分类和识别任务。主要特征如下:...
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  • Keras卷积神经网络CNN入门数据集-shresthapundir

    2025年4月22日   

    Keras卷积神经网络CNN入门数据集-shresthapundir 数据来源:互联网公开数据 标签:深度学习,卷积神经网络,图像分类,Keras,数据集,机器学习,计算机视觉,入门 数据概述: 该数据集包含用于Keras卷积神经网络(CNN)入门学习的示例数据,旨在帮助用户理解和实践图像分类任务。主要特征如下:...
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  • EffNet-B7模型第三阶段训练数据集EffNet-B7ModelEpoch-3TrainingDataset-georgz

    2025年4月22日   

    EffNet-B7模型第三阶段训练数据集EffNet-B7ModelEpoch-3TrainingDataset-georgz 数据来源:互联网公开数据 标签:深度学习,计算机视觉,图像分类,模型训练,EffNet-B7,图像识别,神经网络,机器学习 数据概述:...
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  • 数字识别竞赛数据集DigitRecognizerCompetitionDataset-hashemrawashdeh

    2025年4月22日   

    数字识别竞赛数据集DigitRecognizerCompetitionDataset-hashemrawashdeh 数据来源:互联网公开数据 标签:数字识别,数据集,机器学习,计算机视觉,图像分类,深度学习,人工智能,光学字符识别 数据概述:...
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  • 电商平台假日季活动个性化推荐引擎训练数据集-nikhil741

    2025年4月22日   

    电商平台假日季活动个性化推荐引擎训练数据集-nikhil741 数据来源:互联网公开数据 标签:电商平台,假日季,个性化推荐,图像分类,社交媒体,深度学习,圣诞装饰,旅行 数据概述:...
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  • 数据2020国际皮肤影像学大赛ISIC202032x32像素数据集-petejones

    2025年4月22日   

    2020国际皮肤影像学大赛ISIC202032x32像素数据集-petejones 数据来源:互联网公开数据 标签:皮肤病学,数据集,图像分类,深度学习,医学影像,皮肤癌,计算机视觉,图像处理 数据概述:该数据集源于2020年国际皮肤影像学大赛(ISIC 2020),包含皮肤病变的图像数据,旨在促进皮肤癌诊断的算法研究。主要特征如下:...
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  • 对抗性攻击下的MNIST手写数字图像数据集-sudulakishore

    2025年4月22日   

    对抗性攻击下的MNIST手写数字图像数据集-sudulakishore 数据来源:互联网公开数据 标签:MNIST, 手写数字识别, 对抗样本, 机器学习, 深度学习, 图像分类, 鲁棒性, 图像数据 数据概述:...
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  • 铁路货运车厢装载状态图像分类数据集-trainingdatapro

    2025年4月22日   

    铁路货运车厢装载状态图像分类数据集-trainingdatapro 数据来源:互联网公开数据 标签:货运车厢,装载状态,图像分类,目标检测,铁路运输,计算机视觉,数据集 数据概述: 本数据集包含货运车厢的图像,用于识别车厢的装载状态。数据被组织在两个文件夹中,分别对应已装载和未装载的货运车厢图像。此外,还提供一个CSV文件,其中包含图像的文本分类信息。...
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  • 数据512x512像素牙釉质龋齿分类图像数据集-2023年-jasonfm26

    2025年4月22日   

    512x512像素牙釉质龋齿分类图像数据集-2023年-jasonfm26 数据来源:互联网公开数据 标签:牙釉质龋齿,图像分类,医学图像,牙齿健康,口腔医学,512x512像素,医学数据集 数据概述: 本数据集包含512x512像素分辨率的牙齿图像,这些图像由SÁNG ĐINH整理并重新采样。数据集分为两个类别:龋齿(caries)和无龋齿(no-...
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  • 时尚MNIST图像分类数据集SQLite3版本2017-denytran

    2025年4月22日   

    时尚MNIST图像分类数据集SQLite3版本2017-denytran 数据来源:互联网公开数据 标签:Fashion MNIST,图像分类,深度学习,时尚,SQLite3,服装图像,数据集 数据概述: 本数据集是Zalando Research提供的Fashion MNIST数据集的SQLite3版本。Fashion...
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  • 手写数字识别卷积神经网络特征数据集-MNIST-分类任务-christianmariothomas

    2025年4月22日   

    手写数字识别卷积神经网络特征数据集-MNIST-分类任务-christianmariothomas 数据来源:互联网公开数据 标签:MNIST,手写数字,图像分类,卷积神经网络,特征提取,机器学习,深度学习,分类任务 数据概述:...
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  • 多类别图像数据集统计分析

    2025年4月22日   

    标题:多类别图像数据集统计分析 数据内容: 该数据集包含4461条记录,每条记录代表一张图像及其相关元数据。数据集中包含以下字段: - id:唯一标识符,共有4461种不同值。 - image:图像文件,共有4461种不同值。 - class:图像类别,共有2种不同值。 - format:图像格式,共有3种不同值。 -...
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  • 鲜花图像分类数据集-机器学习入门实践-公开共享-eugeneryu

    2025年4月22日   

    鲜花图像分类数据集-机器学习入门实践-公开共享-eugeneryu 数据来源:互联网公开数据 标签:图像分类,鲜花,计算机视觉,机器学习,入门,数据集,png图像,标签数据 数据概述:...
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  • 基于图像与掩膜的分类数据集

    2025年4月22日   

    标题:基于图像与掩膜的分类数据集 数据内容: 该数据集包含图像分类与语义分割所需的核心数据元素: - 基础图像信息:包括 TIFF 格式和 PNG 格式的图像路径 - 对应掩膜信息:包含 TIFF 和 PNG 格式的掩膜路径 - 颜色通道信息:包含 R、G、B 三个颜色通道的值 - 分类信息:包括类别名称和对应的分类标签 - 帧信息:包含帧 ID...
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  • 猫和老鼠动画角色情感识别数据集

    2025年4月22日   

    猫和老鼠动画角色情感识别数据集 数据来源:互联网公开数据 标签:动画,情感识别,图像分类,机器学习,Tom,Jerry,快乐,悲伤,愤怒,惊喜 数据概述:...
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  • 瑜伽图片数据集

    2025年4月21日   

    瑜伽图片数据集 数据来源:互联网公开数据 标签:瑜伽,图片数据集,训练集,测试集,无背景,图像分类,姿态识别,计算机视觉 数据概述:...
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  • 图像标注数据集

    2025年4月21日   

    标题:图像标注数据集 数据内容:该数据集包含一系列图像的标注信息,包括图像的路径、分类ID、形状ID、颜色ID、标志ID、宽度、高度以及感兴趣区域(ROI)的坐标信息。具体字段包括: Path:图像的文件路径,共有39209种不同的值。 ClassId:图像的分类标识符,共有43种不同的值。 ShapeId:图像中物体的形状标识符,共有5种不同的值。...
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  • 图像分类数据集基于像素的多类别识别数据

    2025年4月21日   

    标题:图像分类数据集基于像素的多类别识别数据 数据内容: 该数据集包含图像的像素值和对应的标签信息。数据集中共有785个字段,其中1个字段为标签(label),其余784个字段(pixel1到pixel784)表示图像的像素值。每个像素值的范围在0到255之间,具体分布统计如下: - 标签(label)字段有24种不同的值,代表不同的类别或标签。 -...
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  • 图像分类大数据集23931种独特图像样本

    2025年4月21日   

    标题:图像分类大数据集23,931种独特图像样本 数据内容: 该数据集包含以下关键数据元素: 1. ImagePath:存储图像文件的路径,共有23,931种不同的值,代表23,931张独特的图像。 2. Label:为每个图像分配的分类标签,共有600种不同的值,覆盖广泛的分类场景。 3....
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  • 图像分类与目标检测数据集

    2025年4月21日   

    标题:图像分类与目标检测数据集 数据内容:该数据集包含了图像文件、标签文件、目标类别、训练标识、训练损失、验证损失、学习率等字段。具体字段包括: imagefile: 714种不同值 labelfile: 714种不同值 target: 9种不同值 train_id: 2种不同值 epoch: 100种不同值 train/box_loss:...
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