深度学习数据集下载

最新推荐文章于 2024-10-23 01:05:41 发布
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#深度学习 #人工智能

本文提供了LT-CIFAR-10、LT-CIFAR-100、TieredImageNet、TinyImageNet和SUN-324等常用计算机视觉数据集的下载链接，以及iNaturalist的相关资源链接。

数据集下载链接：

  • LT-CIFAR-10 and
  • LT-CIFAR-100：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
  • TieredImageNet： tieredImageNet Tiny
  • ImageNet：http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip SUN-324:
  • https://sun3d.cs.princeton.edu/ iNaturalist:
  • https://github.com/visipedia/inat_comp/tree/master/2018
Python深度学习：【开源数据集系列】RML2018数据集下载、简介、预处理、数据子集挑选、多模态数据集生成
若北辰
04-25 3036
数据集包含24种调制样式：classes =[‘32PSK’,‘16APSK’,‘32QAM’,‘FM’,‘GMSK’,‘32APSK’,‘OQPSK’,‘8ASK’,‘BPSK’,‘8PSK’,‘4ASK’,‘16PSK’,‘64APSK’,‘128QAM’,‘128APSK’,‘64QAM’,‘QPSK’,‘256QAM’,‘OOK’,‘16QAM’]信噪比。
【经验总结—2】：深度学习数据集下载网站总结
王乐予的博客
11-23 1万+
数据集是深度学习的基础，深度学习模型的好坏与数据集有着直接关联，这里给出一些搜索数据集的优秀网站，记得要一键三连哦！！ 1. CV Datasets on the web 一个非常全的数据集总结网站，里面包含了目标检测、目标分类、目标识别、目标跟踪、语义分割、人体姿态数据集等。 2. Yet Another Computer Vision Index To Datasets (YACVID) 全，啥都有 ！ 3. 阿里天池数据集 不得不说，阿里nb！ 数据集种类丰富，分类明晰！ 不止如此，阿里每年都
常用小样本数据集介绍与下载汇总
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07-22 1万+
  本文整理了近些年常用的小样本数据集，提供了数据集介绍，参考文献以及下载地址。我手头有资源的都已经上传至百度云盘，其他数据集也提供了官方的下载地址（有些可能需要翻墙）。最后还对各个数据集的情况做了一个简单的汇总。 1.Omniglot   Omniglot数据集是由来自50种不同语言的1,623个手写字符构成的，每个字符都有20个不同的笔迹，这就构成了一个样本类别极多（1623种），但每种类别的样本数量极少（20个）的小样本手写字符数据集。使用中通常选择1200种字符作为训练集，剩余的423种字符作为验证
inat_comp:iNaturalist比赛详情
05-06
iNaturalist竞争数据集 目前比赛 历届比赛
论文笔记：Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
m0_57459724的博客
08-04 878
Bag of Tricks for Long-Tailed Visual Recognition with Deep Convolutional Neural Networks
机器学习深度学习用得到的数据集
m0_53291740的博客
07-10 2649
以下是一些常见的机器学习数据集下载渠道：还有一些其他途径可以获取数据集，比如：一些具体的数据集如下：
计算机视觉常用数据集汇总——包括下载地址（持续更新）
Cydiachencc的博客
12-06 5637
1.0 MNIST 这个数据集主要就是手写数字数据集，这里的话整个数据集一共有60000张训练图片和10000张测试图片。 Each feature vector is 784-dim, corresponding to the 28 × 28 grayscale pixel intensities of the image. These grayscale pixel intensities a...
吴恩达机器学习作业全部数据集下载
04-22
一共8个课时的数据
【深度学习数据集】新闻文本分类数据集（50000条）
10-12
50000条新闻文本数据集，文本有9类。可用于文本分类模型训练。
【深度学习下载大型数据集】快速下载谷歌云盘数据集
aqwca的博客
01-02 2790
跑深度学习的时候,一些数据集比较大,比如60多个G,而且只是训练集.然后这些数据是由某些实验室组采集的,并不像一些大公司搞的,一般都直接方法一些网盘中.如果是谷歌网盘,本身通过代理也不麻烦,但是发现即使通过代理,下载的速度也非常慢,如果频繁下载还会被限制.这里给一个方法,通过租赁廉价服务器下载谷歌云盘的数据集,然后自己再通过公网下载.速度要快一些.我通过IDM下载谷歌云盘上的大型数据集时速度低的时候可能才五六百KB,使用这种方法20多G的数据40s左右下载到服务器上。
深度学习目标检测Bdd100k车辆数据集jpg、txt格式，可以直接训练
06-01
Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约...
INaturalist爬虫：动植物研究学者的数据下载利器，别再为下载数据花时间发愁！
Oruizn的博客
12-06 4412
iNaturalist 是世界上最受欢迎的大自然观察网站之一。 iNaturalist 为动植物学家提供了大量的由志愿者拍摄提供的动植物图片或记录，这些数据对于学者进行研究非常重要。但由于网站数据导出的限制，每次只能下载不超过20w条记录，而且每次导出都需要很长一段时间，学者需要频繁查看是否下载完成，下载数据后重复操作继续下载。这个过程十分耗费时间，因此提供一个脚本实现自动化数据下载。
【R + Python】iNaturalist 网站图片下载 inat api
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风高秋月白，雨霁晚霞红
10-23 2289
iNaturalist Api下载研究图片。
inaturalist昆虫数据集
qq_42397248的博客
12-21 6342
https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/i_naturalist2017?hl=zh-cn
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08-09 1240
BBN：Bilaterial-Branch Network(CVPR2019)论文翻译 Introduction： 第一段：公开数据集是均匀的，但现实中有大量不均衡数据集。 第二段：采用类平衡来解决问题，有很多参考文献，重采样（26,1,14，11,2,7,21,4），重加权（13,30,5,23） 第三段：重采样会有过拟合与欠拟合的情况，重加权通过改变甚至反转数据呈现的频率来扭曲原始分布 第四段：前期的工作论证这两种方法的不好一面，在表征阶段和最后一层全连接层分别采用三种方法，ce、rw、rs，在cifa
鸟类图像识别与分类数据集概览（猫脸码客 第207期）
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Few-shot Learning 常用数据集：1）CUB-200-2011；2）Omniglot；3）mini-ImageNet；4）tiered-ImageNet；5）CIFAR-FS；6）FC100
卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包
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