追加两个数据集(MNIST和SVHN)

MNIST和SVHN是两个常用的图像数据集，用于机器学习和计算机视觉任务。

1. MNIST数据集：
   • 概念：MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个手写数字图像的数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）修改而成。
   • 分类：MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像，标记为0到9的手写数字。
   • 优势：MNIST数据集是一个经典的计算机视觉数据集，具有较小的规模和简单的图像特征，适合用于入门级的图像分类任务和模型验证。
   • 应用场景：MNIST数据集广泛用于数字识别算法的研究和评估，如手写数字识别、字符识别等。
   • 推荐产品：腾讯云图像识别API提供了强大的图像识别能力，可用于处理MNIST数据集中的图像。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai/ocr

• SVHN数据集：
  • 概念：SVHN（Street View House Numbers）是一个包含街景房屋数字图像的数据集，由谷歌街景车拍摄而成。
  • 分类：SVHN数据集包含73257个训练样本和26032个测试样本，每个样本为32x32像素的彩色图像，标记为0到9的数字。
  • 优势：SVHN数据集是一个更具挑战性的图像数据集，与MNIST相比，它具有更高的分辨率和复杂的图像背景，更接近真实世界中的图像场景。
  • 应用场景：SVHN数据集可用于数字识别、图像分类和物体检测等任务，适合用于深度学习算法的训练和评估。
  • 推荐产品：腾讯云智能图像识别API提供了丰富的图像处理和分析功能，可用于处理SVHN数据集中的图像。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai/vision-recognize

注意：本回答仅推荐腾讯云相关产品作为示例，并不代表其他云计算品牌商的产品不适用或没有类似的解决方案。