译者 | VK 来源 | Towards Data Science 【磐创AI导读】：本文介绍了新的手写数字数据集Kannada-MNIST，并与经典的MINI进行了比较。...虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集。...此外，我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST，可以用作额外的测试集。 资源列表: GitHub?...不同的符号用于表示语言中的数字0-9，这些数字与当今世界许多地方流行的现代阿拉伯数字不同。...通过训练Kannada-MNIST数据集并在Dig-MNIST数据集上进行测试而无需借助图像预处理来实现MNIST级的准确度。
导入必要的库 首先，我们需要导入MindSpore库以及其他一些必要的模块。MindSpore是华为推出的深度学习框架，具有高效、便捷、可扩展等特点。...下载并加载数据集 我们将使用MNIST数据集，该数据集包含手写数字的灰度图像。数据集可以通过下载功能获取，并解压到指定目录。...数据预处理 为了让模型更好地学习，我们需要对图像数据进行预处理。我们将图像数据归一化，并将其转换为模型可以接受的格式。...定义神经网络模型 我们将定义一个简单的神经网络模型来进行手写数字识别。该模型包含三个全连接层和两个ReLU激活函数。...测试过程 测试过程包括对测试数据进行预测，并计算准确率和平均损失。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集包含RSSI读数，这些读数是在现实世界和可操作的室内环境中从蓝牙低功耗（BLE）iBeacon阵列中收集的，用于定位和导航。...共6611条数据，15个字段。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Mehdi Mohammadi and Ala Al-Fuqaha, {mehdi.mohammadi, ala-alfuqaha}@wmich.edu, Department of Computer...数据引用 M. Mohammadi and A.
本次的练习是：如下图1所示，工作表中有11组数据，每组数据有6个数字，现在要统计多少组相同的数据，怎么使用公式实现？注意，每组中的数据可以是任意顺序。 ?...如下图2所示，添加了6个辅助列用来将每组中的6个数字按从小到大的顺序排列，在单元格H4中的公式： =SMALL($B4:$G4,1) 取B4:G4中的最小值。...对于H2中的公式，其生成的数组如下图4所示。 ? 图4 MMULT函数将返回一个1行11列的数组，其元素值代表每行匹配的数字个数。...这样传递给它的第一个数组是一个1行6列的由1组成的数组，第二个数组为上述生成的数组转置为一个6行11列的数组。...s行n列的行列式相乘，结果为m行n列的行列式，也就是说，两个相乘的行列式中第一个的列数与第二个的行数相等。
://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...我们会用到的是其中test、train、validation这3个方法。 5.2 对比三个集合 train对应训练集，validation对应验证集，test对应测试集。...5.4 查看手写数字图 从训练集mnist.train中选取一部分样本查看图片内容，即调用mnist.train的next_batch方法随机获得一部分样本，代码如下： import matplotlib.pyplot...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练（基于猫狗大战数据集） 在上面几个实战中，我们使用的是Pytorch官方准备好的FashionMNIST数据集进行的训练与测试。...本篇博文介绍我们如何自己去准备数据集，以应对更多的场景。...我们此次使用的是猫狗大战数据集，开始之前我们要先把数据处理一下，形式如下 datas │ └───train │ │ │ └───cats │ │ │ cat1000.jpg...23000张数据，valid数据集中有2000数据用于验证网络性能 代码部分 1.采用隐形字典形式，代码简练，不易理解 import torch as t import torchvision as...tv.transforms.Compose( [tv.transforms.Resize([64,64]),tv.transforms.ToTensor()]#tv.transforms.Resize 用于重设图片大小
此外数据集捕捉了各种具有挑战性的驾驶场景，包括多种道路条件、天气条件，以及不同照明强度和时段的夜间和白天。我们对连续帧进行了标注，可用于3D物体检测和跟踪，同时还支持多模态任务的研究。...为了验证不同类型的4D雷达在目标检测和目标跟踪任务中的性能，并满足研究人员对4D雷达数据集的需求，我们提出了一个包含两种类型的4D雷达点云的新数据集。...我们的数据集可以研究不同类型的4D雷达数据的性能，有助于研究能够处理不同类型4D雷达数据的感知算法，并可用于研究单模态和多模态融合任务。...总结 本文提出了一个大规模的多模态数据集，包括两种不同类型的4D雷达，可用于自动驾驶中的3D物体检测和跟踪任务。我们在不同情境和天气条件下收集数据帧，这有助于评估不同情境中不同4D雷达性能。...它还有助于研究可以处理不同4D雷达点云的传感算法。我们通过最新的基线验证了我们的数据集符合我们的预期需求。我们的数据集适用于当前自动驾驶的感知任务。我们收集的各种恶劣天气条件下的数据没有达到预期。
3.数据观察 3.1 使用keras库中的方法加载数据 本文使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据。...第1个元素是训练集的数据，第2个元素是测试集的数据； 训练集的数据是1个元组，里面包括2个元素，第1个元素是特征矩阵，第2个元素是预测目标值； 测试集的数据是1个元组，里面包括2个元素，第1个元素是特征矩阵...3.3 查看手写数字图 运行下面代码成功的前提是读者保持前文代码中的变量名。 本文作者按照中国人的思维习惯，喜欢将变量内容的主体放在变量命名的后边。...train_X，获取训练集的预测目标值赋值给变量train_y； 第5-7行代码将原始的特征矩阵做数据处理形成模型需要的数据； 第8行代码使用keras中的方法对数字的标签分类做One-Hot编码。...上面一段代码的运行结果如下： 第7-8行代码使用测试集的数据做模型评估，打印损失函数值和准确率； 第9-10行代码使用训练集的数据做模型评估，打印损失函数值和准确率。
MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow...+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 3.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com...，向量中元素的数据类型为布尔bool； 第2行代码 isCorrect = tf.equal(tf.argmax(predict_Y, 1), tf.argmax(Y_holder, 1)) accuracy
利用PyTorch实现基于MNIST数据集的手写数字识别 简介：如何使用PyTorch实现基于MNIST数据集的手写数字识别。...手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题之一，旨在将手写数字图像转换为对应的数字标签。 数据集简介 MNIST数据集是一个经典的手写数字数据集，包含了60000张训练图像和10000张测试图像。...每张图像的大小为28x28像素，图像内容为0到9的手写数字。我们将使用这个数据集来训练和测试我们的模型。...训练周期逐渐增加，损失值逐渐减小，这表明模型在训练过程中逐渐学习到了数据的特征。 测试集的平均损失逐渐减小，准确率逐渐提高，这表明模型在训练后在测试集上表现良好。...这个结果表明，LeNet模型在MNIST数据集上取得了良好的分类效果，并且模型的结构也得到了有效的训练和优化。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。...数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。...MNIST:这是用于图像识别任务的经典数据集，包含从0到9的手写数字图像，可以说它是图像识别的Hello World CIFAR-10:另一个流行的图像识别数据集CIFAR-10包含10种不同类别的对象...Fashion-MNIST: MNIST数据集的一个变体，Fashion-MNIST包含服装项目的图像，而不是手写数字。...Chess:用于国际象棋比赛预测的数据集，包含来自数千场比赛的数据，其中包含玩家评级和棋子移动序列等信息。
此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 安装tensorflow命令：pip install tensorflow...://mp.weixin.qq.com/s/MTugq-5AdPGik3yJb9yDJQ 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w...image.png 第6行代码调用input_data文件的read_data_sets方法，需要2个参数，第1个参数的数据类型是字符串，是读取数据的文件夹名，第2个关键字参数ont_hot数据类型为布尔...； 第9行代码表示计算模型在测试集上的预测准确率，赋值给变量test_accuracy； 第10行代码打印步数、训练集预测准确率、测试集预测准确率。
在本文中，提出了一个多用途空中数据集(AU-AIR)，它具有多模态传感器数据，即视觉、时间、位置、海拔、IMU、速度等，这些数据采集于真实的外环境中。...AU-AIR数据集包含原始数据，可用于从录制的RGB视频中提取帧。此外，在目标检测任务的背景下，我们强调了自然图像和航摄图像之间的差异。...我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测器(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试，使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。...由于本文的数据集记录的数据类型具有多样性，有助于填补计算机视觉和机器人学之间的差距。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。
此文在上一篇文章《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上添加了1个隐藏层，模型准确率从91%提升到98% 《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接...://mp.weixin.qq.com/s/H9I0KX0CBkHeap5Xpwp-5Q 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1fPbgMqsEvk2WyM9hy5Em6w...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...我们会用到的是其中test、train、validation这3个方法。 5.2 对比三个集合 train对应训练集，validation对应验证集，test对应测试集。...5.4 查看手写数字图 从训练集mnist.train中选取一部分样本查看图片内容，即调用mnist.train的next_batch方法随机获得一部分样本，代码如下： import matplotlib.pyplot
训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录 数据集的处理 修改voc_annotation.py里面的...开始网络训练 train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。 训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。...classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！...trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。...train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此，拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。...Yelp数据集 yelp是美国版的大众点评，这将是一个有趣的链接预测数据集，可以应用于推荐任务。链路预测任务的目的是学习一个模型，可以预测两个节点之间的链路在未来是否会连接。...数据集包括关于用户、业务和点评信息的json文件。它还包含商家的照片。该数据集可用于许多任务，是ML/DL任务的理想实用数据集。...该数据集非常适合链接预测和节点分类任务：与 yelp 类似，链接预测将在电子商务中具有实用的推荐应用；节点分类任务将应用于对销售服务的产品进行评级。...地址如下： https://snap.stanford.edu/ 总结 在本文中，我介绍了一些用于ML/DL实验的有趣且实用的数据集。希望这篇文章能对你的研究有所帮助。感谢阅读这篇文章。
图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此，拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。...Yelp数据集 yelp是美国版的大众点评，这将是一个有趣的链接预测数据集，可以应用于推荐任务。链路预测任务的目的是学习一个模型，可以预测两个节点之间的链路在未来是否会连接。...数据集包括关于用户、业务和点评信息的json文件。它还包含商家的照片。该数据集可用于许多任务，是ML/DL任务的理想实用数据集。...该数据集非常适合链接预测和节点分类任务：与 yelp 类似，链接预测将在电子商务中具有实用的推荐应用；节点分类任务将应用于对销售服务的产品进行评级。...地址如下：https://snap.stanford.edu/ 总结 在本文中，我介绍了一些用于ML/DL实验的有趣且实用的数据集。希望这篇文章能对你的研究有所帮助。感谢阅读这篇文章。
The A-Train Cloud Segmentation Dataset 简介 A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集，可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。...该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品（使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR)）的垂直云剖面组成。...数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。...资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。...应用场景 除了云检测，该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用，推动相关研究的进展。
机器之心转载 公众号：PaperWeekly 作者：肖涵 FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。...经典的 MNIST 数据集 [1] 包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。...你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST 数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。...Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者，你不需要修改任何的代码，就可以直接使用这个数据集。...数据集就放在 data/fashion 下。这个代码库还包含了一些用于评测和可视化的脚本。 ? 类别标注 每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注： ? 3. 如何载入数据？
用于计算机视觉训练的图像数据集Labelme：由MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187,240张图像，62,197条带注释的图像和658,992张带标签的对象。...Lego Bricks：通过文件夹和使用Blender渲染的计算机对16种不同乐高积木进行分类的大约12,700张图像。ImageNet：用于新算法的实际图像数据集。...它可以用于对象分割，上下文识别以及许多其他用例。...Home Objects：一个数据集，其中包含来自家庭的随机对象，主要是来自厨房，浴室和客厅的随机对象，分为训练和测试数据集。...CIFAR-10：包含60,000张32×32彩色图像的大型图像数据集，分为10类。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含10,000张图像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
