开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么SVHN标签数据只有一个数字？(当图像中的数字可能有几个数字时)

SVHN（Street View House Numbers）是一个用于数字识别的数据集，其中包含了从Google街景图像中提取的房屋号码。在SVHN数据集中，每个图像都有一个主要的数字标签，表示图像中的主要数字。

SVHN数据集之所以只有一个数字标签，是因为它的主要目标是训练模型来识别单个数字。这是因为在实际应用中，很多场景下只需要识别图像中的一个数字，例如自动驾驶中的交通标志识别、邮件地址识别等。因此，SVHN数据集的设计目的是提供一个用于单个数字识别的标准基准。

当图像中可能存在多个数字时，SVHN数据集仍然只提供一个主要的数字标签。这是为了简化问题，使得模型的训练和评估更加直观和简单。在实际应用中，如果需要识别图像中的多个数字，可以使用目标检测或者字符分割等技术来实现。

对于SVHN数据集的应用场景，可以包括自动驾驶中的交通标志识别、邮件地址识别、门牌号码识别等。腾讯云提供了一系列与图像识别相关的产品，例如腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）和腾讯云OCR（https://cloud.tencent.com/product/ocr），可以用于处理SVHN数据集或类似的任务。

相关搜索:仅当R中的数字为数字时才提取字符串的最后一个组成部分当数字图像(项目)可变时，如何在滑块中居中我的指标项目？为什么当我随机选择一个要放入列表中的数字时，它总是选择相同的起始数字？当与一个数字相乘到sizeof(数据类型)时和不乘以一个数字时，malloc的区别是什么当变量同时包含范围和一个数字时，需要帮助将数字范围转换为R中的平均值当数字不完全匹配时，匹配2个数据框中的列当添加新数据时，累计计数顺序数字中的间隙会产生不同的答案如何在Lua中创建一个只有在没有数字(正常或罗马)时才匹配的模式？当第一个变量不是数字时，如何在DPLYR中添加包含行合计的列？当数据框有一个文本列时，为什么在使用apply+paste时数字会四舍五入？删除行中的第一个字符*仅当它是数字时(Google Sheets / Excel)创建新数据框时，如何将键标签设置为行空间np.array中的数字？当我指定3时，为什么我在ggplot2中的数据视觉显示4个有效数字？当工作簿在Tableau中打开时，如何使参数上的整数数据类型自动更新数字？一个简单的计算器程序的问题，在这个程序中，当输入数字零时似乎总是出现错误为什么，当提升到数组的级别并将其除以另一个数组时，获得的是数字，而不是一个数组？我在写数字时遇到了一个问题，当使用阿拉伯语时，它们的位置会从文本中改变如何仅当另一个<td>包含特定文本时才将另一个<td>中的数字添加到数组中为什么php代码只从我在数据库中的两位数in中提取一个数字？Django:在按字母顺序分页时，将所有数字数据连接到一个QuerySet中的最简单方法？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用EasyExcel导入excel中的日期格式数据时获取到的却是一个数字

背景：在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...那么导入进来DEBUG发现是一个数字，比如2022年7月5日导入进来之后就变成了44745。...原因：因为excel中的时间是从1900年开始的，而转换成文本类型的数字则代表着1900年之后的N天，知道这个原理之后，就很好解决这个问题了： /** * 将日期数字转为时间格式...isNumeric(daysDuration)){ return null; } //如果是数字小于0则返回 BigDecimal...Calendar.SECOND, second); return dateFormat.format(c.getTime()); } /** * 校验是否数据含小数点

4K1 0

基于OpenCV的多位数检测器

底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的，例如读取商店中的标签，车牌，广告等。 ? 读取多个数字但是，为什么不直接使用OCR呢？...有多种检测数字位置的方法。比如可以利用简单的图像形态学操作（例如二值化，腐蚀，膨胀）来提取图像中的数字区域。但是，由于存在诸如阈值，内核大小等调整参数，因此这些处理方式不具有普遍性。...日常数字图像另一个公共数据集SVHN-街景房数数据集。数据集包含从Google的街景中收集并带有注释的门牌号图像。以下是SVHN的示例图片： ?...SVHN图片该数据集在许多背景下都有各种数字组合，对于通用模型更合适。 02. Keras建模我们选择此基于SVHN位数检测器来实现多位数检测器。它写得很好并且易于遵循。...我们共享了一个github链接，该链接可用于在SVHN数据集上构建模型。如果此模型无法正常运行。大家可以收集自己的数据并微调已训练的模型。

1.1K1 0

半监督学习入门基础（一）

分类问题要求算法预测一个离散值，而回归任务是需要从输入变量(X)逼近一个映射函数(f)到连续输出变量(y)。手写数字识别使用(MNIST)数据集。每个样本都有一个图像和对应的数字作为标签。...任务是学习从图像中预测标签(即数字)。另一个例子是情感分类，使用IMDB数据集。每条记录都包含一个评论和一个相应的标签(正面的或负面的)。这里的任务是预测给定评论的情绪。...在下面的图中，当只对标记数据(大的黑点和白点)进行训练(即对标记数据进行监督学习)时，决策边界(虚线)并不遵循数据“流形”的轮廓，这可以由额外的未标记数据(小灰点)来表示。...通常使用Tiny Images数据集中的随机图像来形成未标记数据集。SVHN — 街景门牌号数据集由真实门牌号的32×32像素的RGB图像组成，任务是分类最中间的数字。...它附带一个“SVHN-extra”数据集，该数据集由531,131个额外的数字图像组成，可以用作未标记数据。

5364 0

深度学习的端到端文本OCR:使用EAST从自然场景图片中提取文本

在这个数字化的时代，存储、编辑、索引和查找数字文档中的信息比花几个小时滚动打印/手写/打印的文档要容易得多。此外，在一个相当大的非数字文档中查找内容不仅耗时;在手动滚动文本时，我们也可能会错过信息。...虽然人们普遍认为OCR是一个已解决的问题，但OCR仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在无约束环境下拍摄文本图像时。我谈论的是复杂的背景、噪音、不同的字体以及图像中的几何畸变。...SVHN数据集街景门牌号数据集包含73257用于训练，26032用于测试，531131作为额外的训练数据。数据集包括10个标签，它们是数字0-9。...数据集与MNIST不同，因为SVHN具有不同背景下的门牌号图像。数据集在每个数字周围都有包围框，而不是像MNIST中那样有几个数字图像。...但是在文本旋转的实际场景中，上面的代码不能很好地工作。此外，当图像不是很清晰时，Tesseract将很难正确识别文本。通过上述代码生成的部分输出如下: ? ? ?

2.5K2 1

使用深度学习的端到端文本OCR

或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。但是它是如何工作的呢？这篇文章是关于光学字符识别（OCR）的自然场景图像中的文本识别。将了解为什么这是一个棘手的问题，解决方法以及随之而来的代码。...在这个数字化时代，与花费数小时滚动浏览打印/手写/打字的文档相比，在数字文档中存储，编辑，索引和查找信息要容易得多。此外，在大量的非数字文档中搜索内容不仅耗时；也有可能在手动滚动文本时错过信息。...尽管人们普遍认为OCR是一个已解决的问题，但OCR仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在不受限制的环境中拍摄文本图像时。说的是复杂的背景，噪点，闪电，不同的字体以及图像中的几何变形。...title=The_Street_View_House_Numbers_(SVHN)_Dataset 街景门牌号码数据集包含用于训练的73257位数字，用于测试的26032位数字和531131作为额外的训练数据...数据集包含十个标签，它们是数字0–9。该数据集与MNIST不同，因为SVHN具有门牌号图像，且门牌号背景不同。数据集在每个数字周围都有边界框，而不是像MNIST中那样具有几个数字图像。

2K2 0

CyCADA: Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation

3、实验我们在几个无监督的适应场景中评估了CyCADA。我们首先关注使用MNIST、USPS和街景门牌号码（SVHN）数据集进行数字分类的自适应。...注意，由于MNIST向USPS的转换相对容易，我们的方法与最先进的方法相比表现良好。相反，当从USPS图像适应MNIST时，我们的方法优于竞争方法，MNIST涉及监督数字标记数据的一小部分。...消融：没有语义一致性我们在没有增加语义一致性损失的情况下进行了实验，并发现当将SVHN训练为MNIST时，标准的无监督CycleGAN方法出现了分歧，而MNIST通常受到随机标签错误的影响。...任务是为输入图像中的每个像素分配一个语义标签，例如道路、建筑物等。我们将评估限制在无监督自适应设置中，其中标签仅在源域中可用，但我们仅根据我们在目标域中的性能进行评估。...Chen等人使用对抗性目标来调整全局和类特定统计数据，同时从街景数据集中挖掘额外的时间数据，以事先学习静态目标。张等人通过在图像中全局和跨超像素对齐标签分布来执行分割自适应。

5173 0

CMU 领域自适应最新进展：对齐数据分布、误差还不够，标注函数也需对齐！

在这种情况下，获得所有相机拍摄图像的带标签数据的开销是非常巨大的。...理想情况下，我们将收集 200 台相机的一个子集的带标签图像，并且仍然能够训练一个可以在所有相机拍摄的图像的数据集上起作用的计数系统。 ?...实证验证由我们的下界得出的一个结论是，当两个域具有不同的边缘标签分布时，在对齐两个域时最小化源域误差可能导致目标误差增大。...为了验证这一点，让我们考虑对 MNIST，SVHN 和 USPS 数据集的数字分类任务。为了验证这一点，我们不妨考虑 MNIST 、SVHN 和 USPS 数据集上的数字分类任务。...这三个数据集的标签分布如图 5 所示。 ? 图 5：MNIST 、SVHN 和 USPS 数据集上的标签（数字）分布从图 5 中可以清楚地看到，这三个数据集具有完全不同的标签分布。

1.1K2 0

Diss所有深度生成模型，DeepMind说它们真的不知道到底不知道什么

但是，结果并非如此：在 CIFAR-10 数据集上训练模型时，VAE、自回归模型和基于流的生成模型在 SVHN 数据集上分配的概率密度高于训练数据。...研究者发现这一观察结果非常令人困惑且并不直观，因为 SVHN 数据集中的数字图像与 CIFAR-10 数据集中的狗、马、卡车等图像视觉差异太大。...我们发现，来自基于流的模型、VAE 和 PixelCNN 的模型密度无法将普通物体（如狗、卡车和马）的图像（即 CIFAR-10）与门牌号码的图像（即 SVHN）区分开来，当模型在前者上进行训练时，后者的似然度更高...3 启发性的观察结果鉴于深度生成模型取得了令人印象深刻的进步，我们尝试测试他们的量化能力，即当输入来自不同的分布而不只是训练集时的分辨能力。...从 NotMNIST 和 MNIST 数据集开始，下图 1 的左表展示了每一个测试分割的平均 BPD，而模型只在 NotMNIST-Train 上进行训练。

7511 0

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10

在此过程中，学习了的中间特征集f[1r]，可用于Generator[0]训练。当针对该编码器训练 GAN 时，下标r用于强调和区分真实数据与伪数据。...PatchGAN 判别器显示在右侧由于输出图像只有32 x 32 RGB 时较小，因此表示该图像是真实的单个标量就足够了。但是，当使用 PatchGAN 时，我们也会评估结果。...但是，CycleGAN 两种版本的输出始终是个位数且可识别。从 MNIST 到 SVHN 的转换中出现的问题称为“标签翻转”[8]，其中源域中的数字转换为目标域中的另一个数字。...该函数绘制两个图像，即测试数据集标签（“图 8.1.6”）和样本生成的数字（“图 8.1.7”），这两个图像都是z的函数。...同时，当z[1]从上到下导航时，每个数字的倾斜角度和圆度（如果适用）也会发生变化。随着我们离开分布中心，数字的图像开始退化。这是可以预期的，因为潜在空间是一个圆形。

2.1K1 0

开源数据集汇总 | 小目标检测、图像分类、图像识别

街景门牌号 (SVHN) 数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过 600,000 个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字...SVHN 是从谷歌街景图像中的门牌号获得的。...该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类任务。...该数据集的内容：类别数：120 图片数量：20,580 注释：类标签、边界框标注鱼类数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/616t8X 野生图像数据集中的标记鱼类由 NOAA Fisheries

2.1K2 0

【深度学习】小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总

街景门牌号 (SVHN) 数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过 600,000 个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字...SVHN 是从谷歌街景图像中的门牌号获得的。...该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类任务。...该数据集的内容：类别数：120 图片数量：20,580 注释：类标签、边界框标注鱼类数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/616t8X 野生图像数据集中的标记鱼类由 NOAA Fisheries

1.5K2 0

一文带你读懂 OCR

字符类型：文本可能来自不同的语言，它们之间可能有很大的不同。此外，文本的结构可能不同于数字，例如房屋编号等。人工制品：显然，户外照片比舒适的扫描仪噪音大得多。...它需要大量的手动微调，因此在大多数问题中变得不可行。例如，让我们从这里应用一个简单的计算机视觉脚本来处理来自SVHN数据集的一些图像。首次尝试我们可能会取得非常好的结果： ? ?...但是当字符彼此靠近时，事情开始失效： ? ? 我已经找到了困难的方法，当你开始调整这些参数时，你可以减少这些错误，但不幸的是会导致其他错误。换句话说，如果你的任务不简单，那么这些方法就不适用。 2....下载extra.tar.gz文件，其中包含SVHN数据集的额外图像。更新此项目仓库中json_config.json中的所有相关路径。...这是PierreLuigi的一个很好的实现。虽然它比 rykov8实现的GitHub星更少，但它似乎更新，并且更容易集成。当您选择要使用的项目时，这是一个非常重要的事情。

2.9K3 0

学界 | 谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment：可迁移至不同数据集

此外，从一个数据集中学到的策略能够很好地迁移到其它相似的数据集上。引言深度神经网络是强大的机器学习系统，当使用海量数据训练时，深度神经网络往往能很好地工作。...数据增强是一种通过随机「增广」来提高数据量和数据多样性的策略 [1-3]。在图像领域，常见的数据增强技术包括将图像平移几个像素，或者水平翻转图像。...图 1：在 SVHN 上发现的一个策略，以及如何使用它在给定用于训练神经网络的原始图像的条件下来生成增强后的数据。这个策略包含 5 个子策略。...我们可以从中看出为什么翻转（Invert）在 SVHN 上是一个被普遍选择的操作，因为图像中的数字在这种变换下具有不变性。 ? 表 1：在 CIFAR-10 上的测试集误差率（%）。此误差率越低越好。...在「AutoAugment」的实现过程中，我们设计了一个搜索空间，该搜索空间中的一个策略包含了许多子策略，我们为每个小批量（mini-batch）中的每张图像随机选择一个子策略。

9789 0

人工智能公开数据集

近年来，人工智能快速发展，相关的框架、算法等层出不穷，要检验一个算法的好坏，就需要用有关的数据集进行实验，那么我们要去哪里找相关的数据集呢？下面列举几个人工智能方面的公共数据集，希望对大家有所帮助。...该数据库的网址为:broadinstitute7 MNIST数据库MNIST数据库中主要是包含手写数字的数据集，该数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。...每幅图像的大小约为300 x 200像素。该数据库的网址为：Caltech10110 SVHN数据库SVHN是一个真实的图像数据库，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。...它可以被看作与MNIST的风味相似（例如，图像是小的裁剪数字），但是包含更多标记数据的数量级（超过600,000个数字图像）并且来源更加困难，未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字）。...SVHN是从Google街景图像中的门牌号码获得的。

1.5K0 0

贝叶斯生成对抗网络（GAN）：当下性能最好的端到端半监督无监督学习

作者对从生成器中获得的数据样本进行了分析，在生成器的权重中，展示了跨越几个独特模型的探索。还展示了在学习真正的分布的过程中，数据和循环的有效性。...作者称，在几个著名的基准测试，比如SVHN, MNIST, CIFAR-10 和 CelebA中展示了最好的半监督学习表现。 ?...上图是贝叶斯GAN在几个数据集上与DCGAN、W-DCGAN等模型的性能比较。 MINST 是一个用于评估新的机器学习模型的著名基准，包含了60k（50k训练和10k测试）手写数字的标签图像。 ?...作者共使用了6个著名的公开数据集来测试贝叶斯对抗生成网络模型：synthetic, MNIST, CIFAR-10, SVHN 和 CelebA。每一个数据集有四个不同的标签样本集。...目前, 图像和视觉领域是对 GAN 研究和应用最广泛的一个领域，已经可以生成数字、人脸等物体对象，构成各种逼真的室内外场景, 从分割图像恢复原图像, 给黑白图像上色, 从物体轮廓恢复物体图像, 从低分辨率图像生成高分辨率图像等

1.8K17 0

用于门牌号码检测的深度学习

MNIST就像是第一次吃奶到蹒跚学步的ML新手。它是什么？该MNIST数据库（修改国家标准技术研究所的数据库）是一个大型数据库的手写数字是通常用于训练各种图像处理系统。...SVHN数据集这是斯坦福大学收集的数据集，可供公众进行实验和学习。 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。...可以看出它的风格与MNIST相似（例如，图像的裁剪数字很小），但是合并了更多数量级的标记数据（超过600,000位数字图像），并且来自一个更加困难，尚未解决的现实问题（识别自然场景图像中的数字和数字）。...SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。这些图像尚未经过预处理或可以使用。因此，任何想使用它的人都必须做一些工作！挑战建立一种算法，对数据集中的不同门牌号进行分类。...结果与结论经过训练，我们的水平为96.0％，老实说，我对此感到非常满意。 SVHN是一个非常大而广泛的数据集，它来自一个非常棘手的问题，其中图像包含许多混乱和嘈杂的特征。

1K1 0

30个最大的机器学习TensorFlow数据集

Bigearthnet – Bigearthnet是另一个大型数据集，其中包含来自Sentinel-2卫星的航拍图像。每个图像覆盖1.2公里x 1.2公里的地面区域。...裁剪的SVHN–斯坦福大学的街景门牌号码（SVHN）是一个TensorFlow数据集，用于训练数字识别算法。它包含600,000个已裁剪为32 x 32像素的真实世界图像数据示例。...COCO –由来自Google，FAIR，Caltech等公司的合作者制作，COCO是世界上最大的带标签图像数据集之一。它是为对象检测，分割和图像字幕任务而构建的。...图像中包含80个类别的150万个对象实例。 10. 开放图像挑战赛2019–包含约900万张图像，此数据集是在线上最大的带有标签的图像数据集之一。...图像包含图像级标签，对象边界框和对象分割蒙版以及视觉关系。

1.4K3 1

2017年领域自适应发展回顾

当只有源域有标签而我们想要给目标域预测标签时，这就被称为无监督的领域适应，也是这些成果最杰出的地方。...有很多评估 DA 算法的基准，一个最常用的就是通过 MNIST 集（一个最常见的手写数据集）和它的标签来预测 SVHN（一个门牌号码数据集）的标签。...在 SVHN → MNIST 上得到的分数不是很高（~76%，和 ADDA 相仿），但他们在反变换上(MNIST→SVHN) 以及在 MNIST ←→ USPS 上（另一个和 MNIST很像的手写数字数据集...图8 StarGAN 的多域图像变换示例没有并行数据的文字翻译从上述例子中可以看到域适应领域的研究基本聚焦在计算机视觉领域（CV），但去年最重要的且共享的文章之一出自自然语言处理领域（NLP）：...之后的目标是从每一个源点传输到目标点，但最小化的不止是总距离，还有传输过程中变化了的标签的总数（源点标签和目标点的伪标签）。

6371 0

SVHN数据集

目录1、数据集简介2、数据处理3、TFearn 训练----1、数据集简介SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景门牌号码，原生的数据集1也就是官网的...Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat 的文件，其中包含了边框的位置信息，这个数据集每张图片上有好几个数字...这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小，如图所示，并且数据是 .mat 文件。??...2、数据处理数据集含有两个变量 X 代表图像，训练集 X 的 shape 是（32，32，3，73257）也就是(width, height, channels, samples), tensorflow...0 的标签是 10，这里要转化成 0，并提供 one_hot 编码。

4.2K2 0

你需要知道的11个Torchvision计算机视觉数据集

02 Torchvision中的11种数据集 1、MNIST手写数字数据库这个Torchvision数据集在机器学习和计算机视觉领域中非常流行和广泛应用。它由7万张手写数字0-9的灰度图像组成。...每张图像的大小为28×28像素，并有相应的标签表示它所代表的数字。...这100个类被分成20个超类，用一个细标签表示它的类，另一个粗标签表示它所属的超类。...数据集 SVHN(街景门牌号)数据集是一个来自谷歌街景图像的图像数据集，它由从街道级图像中截取的门牌号的裁剪图像组成。...SVHN数据集也包含在Torchvision包中，它包含了73,257张用于训练的图像、26,032张用于测试的图像和531,131张用于额外训练数据的额外图像。

7692 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭