[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所的几种数据集，里面包含掌纹，手写体，人体动作等6种数据集；需要按照说明申请，免费使用...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...Stanford Large Network Dataset Collection http://snap.stanford.edu/data/index.html 再就是说说几个跟互联网有关的数据集...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...从coco的全称Common Objects in Context可以看出，这个数据集以场景理解为目标，特别选取比较复杂的日常场景，相比于pascal的建立是为了推进目标检测任务，coco的建立则是为了推进自然背景下的定位与分割任务...数据集的建立动机是研究3个问题（1）non-iconic views（2） contextual reasoning between objects（3）precise 2D localization。
comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?...leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据集 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding
官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...Leader Board：detection-leaderboard 官网：cocodataset.org 介绍：Microsoft COCO 数据集、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集 专用为 分类任务 的数据集，现被用于训练basemodel。
---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源 这个分析的数据集来自Kaggle，一个流行的在线社区或者数据科学家的数据平台。 ? 了解数据 训练集由140多万件产品组成，第二阶段测试集由340多万件产品组成。...训练数据分为训练集和测试集。 对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。
前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。...这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。...这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据集 官网地址 官网上提供多种格式数据集，我们选bin。...github.com/tensorflow/models 代码位置models/tutorials/image/cifar10/ 2.1运行训练代码 >python cifar10_train.py，如果数据集没有下载...，那么要重新下载数据集，运行结果如下： Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train.
Fasion-MNIST是一位老师推荐给我的，要求我在做完MNIST-handwriting数据之后，再玩一下fmnist。这个数据集也是28*28的灰度图像，你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据集是由一家德国的时尚科技公司Zalando提供的，我觉一家公司把定位成时尚科技公司，而不是电商平台，是把科技创新能力作为主要生产力。...本文主要用Keras编写模型，训练数据，并以清晰的可视化方式展示。...查看数据 数据可以从git仓库上下载，https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据，...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序，10分钟会验证集准确率能达到
Why MNIST MNIST数据集对深度学习初学者来说应该是最友好的数据集了： 拿来即用，你只需要专注于模型搭建就好（数据处理真的很费时间）； 数据集不大，很适合普通玩家，一般的PC都能跑的动，能快速的反馈结果...严格来说，softmax回归应该不算深度学习，不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型，所以如果你之前没接触过Tensorflow，我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。...代码：softmax 训练时长：1分钟 测试集准确率：92%左右 ---- CNN&RNN?...代码：CNN or RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 基于PyTorch的CNN&RNN? 执行效率没有去仔细比较，不过直观来说，差别不大。...代码：基于PyTorch的CNN&RNN 训练时长：1-2小时 测试集准确率：99.2%左右 ---- 生成对抗网络（GAN）?
它提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口，并提供了自定义数据集加载接口。此外，MindSpore的领域开发库也提供了大量的预加载数据集，可以使用API一键下载使用。...本教程将详细介绍不同的数据集加载方式、数据集常见操作和自定义数据集方法。...自定义数据集 mindspore.dataset模块提供了加载常用公开数据集和标准格式数据集的API。...对于MindSpore暂不支持直接加载的数据集，可以通过构造自定义数据加载类或自定义数据集生成函数的方式来生成数据集，然后通过GeneratorDataset接口实现自定义方式的数据集加载。...GeneratorDataset支持通过可随机访问数据集对象、可迭代数据集对象和生成器构造自定义数据集。 可随机访问数据集 可迭代数据集 生成器 总结 这一节主要是针对数据集的一个处理。
很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。...作为个人学习和实验来说，很难获得像工业界那样较高质量的贴近实际应用的大量数据集，这时候一些公开数据集往往就成了大家通往AI路上的反复摩擦的对象。...深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。
MNIST MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)....测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST数据库的文件格式 数据以非常简单的文件格式存储，用于存储矢量和多维矩阵。...所以对于训练集（train-images-idx3-ubyte：training set images ）数据的偏移量从offset 0016开始。...而标签集（train-labels-idx1-ubyte）数据的偏移量是从offset 0008开始的。 将读取的数据转化成数字保存到列表中，然后使用matplotlib输出一下效果。 代码 #!...参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据集 https://
在深度学习中，无论是做哪项任务，图像、文本或是声音，都涉及到数据的处理，而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要的类是和数据集相关的：Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset，用于定义数据集这里只介绍它的__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据集长度的行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础的数据集：import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...：它的数据部分为列表data，标签部分为列表labels，各有6个元素我们创建了MyDataset类(继承自paddle.io.Dataset)，并用它创建了一个mydata实例(传入了数据集data,...DataLoader的一个重要作用是可以批量的从数据集中取出数据，方便程序进行并行计算，这极大了提高了深度学习程序的运行效率import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset
区别 类别 验证集 测试集 是否被训练到 否 否 作用 纯粹用于调超参数 纯粹为了加试以验证泛化性能 使用次数 多次使用，以不断调参 仅仅一次使用 缺陷 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集...，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够 测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集 互相转化 验证集具有足够泛化性...（一般来说，如果验证集足够大到包括大部分非训练集时，也等于具有足够泛化性了） 验证集具有足够泛化性时，测试集就没有存在的必要了 类比 校内答辩（如果校内答辩比多校联合答辩还有泛化性说服力，那么就没有必要再搞个多校联合答辩了...） 多校联合公开答辩 附言 说到底： 验证集是一定需要的； 如果验证集具有足够泛化代表性，是不需要再整出什么测试集的； 整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集...（训练）和验证集（调参）多次接力训练出来的模型是不是具有了泛化性能，因而加试一下图个确定。
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素：数据、算法、算力。...数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。...五、姿态估计 1.MPII人体模型数据集 MPII Human Shape 人体模型数据是一系列人体轮廓和形状的3D模型及工具。模型是从平面扫描数据库 CAESAR 学习得到。...6.KITTI深度数据集 KITTI-depth 包含超过 93,000 个深度图以及相应的原始 LiDaR 扫描和 RGB 图像。...鉴于大量的训练数据，该数据集应允许训练复杂的深度学习模型，以完成深度补全和单幅图像深度预测的任务。此外，该数据集提供了带有未发布深度图的手动选择图像，作为这两个具有挑战性的任务的基准。
深度学习实战 cifar数据集预处理技术分析 深度学习实战 fashion-mnist数据集预处理技术分析 深度学习实战 mnist数据集预处理技术分析 通过分析keras提供的预定义图像数据集，...总结如下： (1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件，加载后就可以直接得到四个数组，非常方便。...(3) cifar数据集则是将训练集分为五个文件，每个一万条，测试集一个文件，利用pickle的dump()方法以字典的方式写入文件，然后通过pickle的load()方法加载字典，在字典中保存了data...三种不同的方式处理了三种数据集，各有特点，对于今后处理图像数据集具有非常好的借鉴价值。 今后在做图像分析处理任务的时候，可以将任务分为两个阶段，第一阶段为数据预处理，第二阶段为数据分析。...第二阶段直接读取npz文件就可以得到x_train, y_train, x_test, y_test四个数组，就可以非常方便的得到数据，建立模型，开始分析。
AI 科技评论按：在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？...像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...在深度学习项目中，在投入时间到任何可能需要花费很长时间的任务之前，很重要的一点是要理解我们为什么应该这么做，以确保它是一项有价值的研究。当我们真正关心少数种类数据时，类平衡技术才是真正必要的。...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。
mnist数据集可以从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 这个网址进行下载，下载的文件是一种称为npz格式的文件，这是numpy库生成的特有的压缩包格式...test-ab.npz')print(data['a']) # [0 1 2]print(data['b']) # [3 4 5] 了解npy和npz的基本用法之后，接下来将介绍keras中mnist的数据集加载过程...print(x_train.shape) # (60000, 28, 28) print(x_test.shape) # (10000, 28, 28) 注：keras中下载的数据集默认的存放位置是...可以看到mnist数据集的处理流程是将28x28x1的图片文件处理成四个numpy数组：x_train, y_train, x_test, y_test。...在使用数据集的时候，利用keras的get_file()先从指定的URL地址下载npz文件，然后加载得到两个tuple，下面是keras官方提供的mnist数据集load_data()方法： def load_data
转载自：AI科技评论，未经允许不得二次转载 在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。...像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...在深度学习项目中，在投入时间到任何可能需要花费很长时间的任务之前，很重要的一点是要理解我们为什么应该这么做，以确保它是一项有价值的研究。当我们真正关心少数种类数据时，类平衡技术才是真正必要的。...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。
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