BlazingTrio团队2021年图像预处理与增强数据集-wahyusetianto
数据来源:互联网公开数据
标签:图像处理, 增强, 预处理, 深度学习, 计算机视觉, 分类, 数据集, Blazing Trio
数据概述:
本数据集由Blazing Trio团队于2021年发布,包含了经过预处理和增强的图像数据,旨在用于计算机视觉任务,特别是图像分类。数据集主要由两部分构成:原始图像的预处理版本(preprocessed)和经过预处理与数据增强后的版本(preprocessed-augmented)。数据以文件夹结构组织,方便训练和测试。
数据集结构:
* Testing/
:测试集图像所在文件夹,用于模型预测。
* Training/
:训练集图像所在文件夹,用于模型训练。
* preprocessed/
:预处理后的图像文件夹,包含:
* train/
:3023张预处理后的训练图像。
* test/
:990张预处理后的测试图像。
* preprocessed.csv
:预处理相关信息。
* preprocessed-augmented/
:预处理和增强后的图像文件夹,包含:
* train/
:12092张预处理和增强后的训练图像。
* test/
:990张预处理和增强后的测试图像。
* preprocessed.csv
:预处理相关信息。
* submission.csv
:提交文件,包含测试集图像的ID,用于提交结果。
* train.csv
:训练集信息文件,包含训练集图像的ID、年龄和性别信息。
数据用途概述:
该数据集适用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。研究人员和开发者可以利用该数据集进行模型训练、算法验证,以及探索不同的预处理和增强方法对模型性能的影响。该数据集也适用于计算机视觉教学,为学生提供实践和学习的素材。