STL-10数据集

最新推荐文章于 2024-10-09 20:25:43 发布
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分类专栏： 数据集 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能
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STL-10数据集是一个图像识别的资源，设计用于无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的研究。它包含少量标记训练样本和大量未标记样本，旨在通过未标记数据提升模型学习能力。数据集的96x96分辨率增加了无监督学习的难度，提供了一个评估方法扩展性的基准。

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STL-10数据集

STL-10数据集是一个用于开发无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的图像识别数据集。其灵感来源于CIFAR-10数据集，但经过一些修改。特别是，与CIFAR-10相比，每个类都有较少的标记训练示例，但提供了大量未标记示例，用于在监督训练之前学习图像模型。主要的挑战是利用未标记的数据（来自与标记数据相似但不同的分布）来构建有用的先验知识。我们还预计，该数据集（96x96）的更高分辨率将使其成为开发更具可扩展性的无监督学习方法的一个具有挑战性的基准。

下载地址：https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/

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STL-10 数据集
不务正业的猿
10-07 7472
原文： The STL-10 dataset is an image recognition dataset for developing unsupervised feature learning, deep learning, self-taught learning algorithms. It is inspired by theCIFAR-10 datasetbut with some modifications. In particular, each class has fewer la..
stl文件 python_STL_10数据集处理
weixin_39614094的博客
12-10 1078
这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器(autoencoder)内部有一个隐藏层h，可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。自编码器(Autoencoder，AE)是一个3层或者大于3层的神经网...
每个种类都整整齐齐？图片分类 STL-10 数据集使用指南
OpenDataLab的博客
08-22 4313
这次给大家介绍的 STL10数据集，是图片分类任务早期常用的基准数据集之一，虽然只有10种样本，图片尺寸也偏小，但是标注类型比较平衡，各种种类都有各500张（train）/800张（test），用于模型训练可以达到比较好的准确度。
stl10.torch:Torch 上的 STL10 数据集
06-24
直接从下载 STL10 数据集并将它们转换为 Torch 表。 基于 STL-10 格式 写入3个文件：stl10-train.t7, stl10-test.t7, stl10-unlabeled.t7 每个文件都是一个表格形式： th > stl10 = torch. load ( ' stl10-train.t7 ' ) th > print (stl10) { data : ByteTensor - size: 5000 x3x96x96 label : ByteTensor - size: 5000 } Unlabeled 文件只有数据字段
STL-10数据集说明
weixin_44846680的博客
12-10 4419
STL-10数据集说明
A subset of the STL10 Dataset (stlSubset.zip)
12-04
In all the exercises so far, you have been working only with grayscale images. In this exercise, you will get to work with RGB color images for the first time. Conveniently, the fact that an image has three color channels (RGB), rather than a single gray channel, presents little difficulty for the sparse autoencoder. You can just combine the intensities from all the color channels for the pixels into one long vector, as if you were working with a grayscale image with 3x the number of pixels as the original image.
MLP-神经网络-：多层感知（MLP）网络，对属于STL-10数据集中10个类别之一的图像数据进行分类
02-13
MLP-神经网络-：多层感知（MLP）网络，对属于STL-10数据集中10个类别之一的图像数据进行分类
Deeplearning_project_STL_10
04-01
Deeplearning_project_STL_10 删除了STL 10。 STL为10，火车组为500，为5000，总模型参数为2M로。 외부이데이외부，训练有素的模型权重의사용은지하，Scratch상태에서模型을이다이다。 le 있다있다。 实施和几次尝试 git clone https://github.com/kun-woo-park/Deeplearning_project_STL_10.git cd Deeplearning_project_STL_10 python3 train.py 训练集，验证集，相关性，数据集，分组和数据。 训练集4000개와验证集1000개로두었다。 Res Res Res ResNet의의의。다완성시켰。。 구현된模型구현된다음과다。 自定义ResNet模型 def conv3x3 ( in_planes , out_planes , st
加载STL-10数据集
04-06
STL-10数据集是一个包含10个类别的图像数据集，包括飞机、鸟、汽车、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个类别包含5000张32x32的彩色图像，其中500张用于训练，100张用于验证，剩余的用于测试。 在本教程中，我们将...
MLP网络在STL-10数据集上的图像分类应用
与CIFAR-10数据集相比，STL-10数据集包括了更多的未标注图像，这对于半监督学习和无监督学习是一个很好的资源。 在使用Jupyter Notebook进行MLP-神经网络开发时，可以按以下步骤操作： 1. 导入所需的库和数据集。 2...
stl标准数据库
06-09
C++ STL (Standard Template Library标准模板库) 是通用类模板和算法的集 合，它提供给程序员一些标准的数据结构的实现
如何在Torch框架中加载和转换STL-10数据集
资源摘要信息:"STL10.torch:Torch 上的 STL10 数据集" 知识点： 1. STL10 数据集介绍： STL10 数据集是一个广泛使用的图像识别数据集，主要用于开发和测试无监督和半监督学习算法。STL10 数据集包含了来自十个类别...
STL-10 dataset
Kylin-Xu的专栏
12-31 7635
STL-10 dataset The STL-10 dataset is an image recognition dataset for developing unsupervised feature learning, deep learning, self-taught learning algorithms. It is inspired by the CIFAR-10 da
UFLDL stl-10
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-12 1117
Reference: [1]http://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/ [2]https://github.com/mttk/STL10/blob/master/stl10_input.pystl10是一个受到cifar-10启发的数据库。其中包含包含主要有三部分数据，unlabeled data , train data,test data 。主要步骤是首先用
stl_10 : 算法
LandscapeMi
12-20 522
待补充
无监督STL-10
cxkshizhenshuai的博客
01-08 755
STL-10 input.py 无监督学习数据集的入口代码
STL10——手写一个简单版本的unordered_map（包含特点和基本用法）
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2402_84438596的博客
10-09 1100
STL10——手写一个简单版本的unordered_map（包含特点和基本用法）
C++STL10_STL基本概念,STL三大组件,string容器,vector容器（单端数组）,deque容器（双端数组）
weixin_41865866的博客
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STL基本概念,STL三大组件,string容器,vector容器（单端数组）,deque容器（双端数组）
10 STL -- 学习笔记
技术小白er的救赎之路
07-29 881
C++STL相关内容，包括容器(序列式容器，关联式容器，无序关联式容器，容器适配器)，迭代器，适配器，算法，函数对象，空间配置器allocator(底层源码的剖析)相关知识。
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