PET数据集的下载以及预处理

最新推荐文章于 2025-11-09 05:31:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-09 05:31:30 发布 · 5.8k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #目标检测

Pet数据集是Oxford提供的宠物数据集，内含约7000张猫狗图片，并且其中一部分图片标出了猫狗脸的位置，下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/

数据集分为两部分

  1. Dataset，图片
  2. Groundtruth data，标示数据


数据处理，将所有有标示脸位置的图片保存到一个数组x(3686, 224, 224, 3) ，所有

最低0.47元/天 解锁文章
ADNI数据_PET——官方预处理
weixin_41217051的博客
12-08 3575
The Above is the PET description of three ANDI datset. :原始image是six 5min frames 30-60 min post injection,是指整个imge包含6个frames?每个frame成像时间是5mins吗？ 官方提供了four types of processed PET image data in the database.（也是我们直接用于提取和分析的图像） 一个subject一共6个frames,后5个co-regi.
Hecktor2020数据集预处理以及归一化代码
qq_40723205的博客
10-26 350
【代码】Hecktor2020数据集预处理以及归一化代码。
The Oxford-IIIT Pet Dataset-数据集
03-18
Oxford-IIIT宠物数据集是一个37类宠物数据集，每个数据类大约有100张图像，由牛津大学的Visual Geometry Group创建。图像在比例，姿势和照明方面有很大的差异。所有图像均具有相关的品种，头部ROI和像素级三图分割的地面真相注释。 The Oxford-IIIT Pet Dataset_datasets.txt The Oxford-IIIT Pet Dataset_datasets.zip
Pets2009行人检测数据集
11-06
包含三个压缩包分别是: Pets2009行人检测数据集view1包含 pos-norm64x128：2514个正样本（64x128） neg:5000负样本 view_1(png):视频转换后的png格式源图片,由于上传大小限制，只上传100张。
Lance vs Parquet：牛津宠物数据集性能对比（50-100x提速实证）
最新发布
gitblog_00235的博客
11-09 697
你是否还在为机器学习项目中的数据加载速度慢而烦恼？当处理牛津宠物这样的计算机视觉数据集时，Parquet格式的随机访问延迟是否让你的模型训练流程效率低下？本文将通过实测数据展示Lance格式如何解决这些痛点，帮助你在数据预处理和模型训练中实现50-100倍的性能提升。读完本文，你将了解Lance格式的核心优势、与Parquet的详细性能对比，以及如何快速将现有Parquet数据集转换为Lance格
oxford-iiit-pet 数据集
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-07 2617
主要分为 images 和 annotations 文件。大写字母开头的是猫；小写字母开头的是狗。将零散的数据，根据名字放到不同文件夹。文件，然后下载完整文件。
深度学习：Oxford-IIIT Pet Dataset数据集
Wei_sx的博客
02-26 1667
类别：数据集中包含 37 种不同的宠物品种（包括猫和狗），每种宠物都有多个图像样本。图像数量：总共有 7,349 张图像。标注信息：每张图像都有对应的分割掩码，掩码标识了宠物的不同部分（如身体、头部等）。每张图像还包含品种标签，指示该图像中宠物的类别。数据分布：数据集中包含 25 种狗的品种和 12 种猫的品种。Oxford-IIIT Pet Dataset 是一个重要的数据集，适用于图像分割和分类任务，尤其在宠物领域的研究中。
精选资源
牛津IIIT宠物数据集（The Oxford-IIIT Pet Dataset）.rar
08-18
牛津IIIT宠物数据集（The Oxford-IIIT Pet Dataset）是计算机视觉和深度学习领域中一个广泛使用的数据集，尤其在图像分类和物体识别任务上。该数据集由牛津大学和IIIT-Hyderabad合作创建，旨在促进宠物识别技术的...
精选资源
医学 PET-CT 图像数据集.7z
07-13
Segmenting Soft Tissue Sarcomas Dataset 是一套医学 PET-CT 图像数据集，数据均来自于手术病理确认的软组织肉瘤，它是 TCIA 研究的预处理子集。 该数据集由 Kaggle 于 2015 年发布，相关论文有《A radiomics ...
UNet + Pet数据集进行语义分割-python源码.zip
05-02
在本压缩包中，我们关注的是使用UNet模型结合Pet数据集进行语义分割的Python实现。这是一个在图像处理和计算机视觉领域常见的任务，尤其在医学影像分析中有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨相关知识点。 1. **...
【医学图像处理】超详细！PET图像批量预处理
weixin_44824326的博客
11-23 7417
最后得到的图像如下：这便是PET预处理后的图像，到此整个PET预处理流程已经走完，做完后发现这也太复杂了，如果要处理几百张图像人估计都没了。。。所以接下来的才是重头戏，批量预处理。
SPM软件包数据处理原理简介_第二部分_应用于PET及fMRI
11-02
　在本文第一部分介绍了SPM软件包对数据进行预处理的基本数学原理后,此第二部分将重点介绍它在PET 和 fMRI 数据处理中的一些具体应用模型。
动物数据集Animal Dataset
06-17
动物数据集Animal Dataset。 猫狗熊猫图像分类数据集。每类数据集包含猫、狗和熊猫各1000张图片，总共3000张图片。
cats-and-dogs-classification:Oxford-IIIT-Pet数据集-使用CNN进行图像分类
05-28
猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类，然后对猫和猫的品种分别进行分类，最后将种族混合在一起进行分类，从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集： bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集： bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建： bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard，请打开一个新终端并运行以下命令。 然后，在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006
猫狗分类数据集(百度网盘下载)
11-16
猫狗分类数据集，kaggle比赛数据，包括训练数据和测试数据，训练数据共25000张图像，百度网盘下载，需要的朋友可以下载。
猫、狗、熊猫的训练集图片.rar
01-26
训练集
[Tensorflow][Train] Oxford-IIIT Pets 数据集训练
wlnvgu的专栏
08-30 2479
一 获取数据集   wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/annotations.tar.gz tar -xvf images.tar.gz tar -xvf annotations.tar.gz...
PETS-ICVS Datasets 数据集
GarfieldEr007的专栏
05-27 4092
PETS-ICVS Datasets Warning: you are strongly advised to view the smart meeting specification file available here before downloading any data.  This will allow you to determine which part of the dat
TensorFlow2利用Oxford-IIIT Pets dataset数据集(MobileNetV2预训练模型和pix2pix)完成图像分隔任务
bigcindy的博客
06-25 3798
图像分隔就是给图像中的每个像素分配一个标签，图像分隔的任务是训练一个神经网络来输出该图像对每一个像素的掩码。 1. 导入所需的库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow_examples.models.pix2pix.pix2pix as pix2pix import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import clear_ou
Oxford Pet Segmentation Dataset数据集下载
06-24
### 如何下载 Oxford Pet Segmentation Dataset 数据集 Oxford Pet 数据集是一个广泛用于图像分类、目标检测和语义分割任务的公开数据集。该数据集包含约 7,000 张不同品种的猫和狗的图像，每张图像都有像素级的标注[^1]。以下是获取和加载该数据集的详细方法： #### 使用 TensorFlow Datasets 下载 TensorFlow 提供了一个便捷的工具 `tensorflow_datasets`，可以直接从官方源下载 Oxford-IIIT Pet 数据集。以下是具体实现步骤： ```python import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 加载数据集 dataset, info = tfds.load('oxford_iiit_pet:3.*.*', with_info=True) # 获取训练集和测试集 train_dataset = dataset['train'] test_dataset = dataset['test'] # 打印数据集信息 print(info) ``` 上述代码会自动从 TensorFlow Datasets 的服务器下载 Oxford-IIIT Pet 数据集，并将其分为训练集和测试集[^1]。 #### 手动下载数据集 如果需要手动下载数据集，可以访问以下链接： - 官方网站：[Oxford-IIIT Pet Dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/) 在该页面中，可以选择下载完整的数据集文件（通常为 `.tar.gz` 格式）。解压后，数据集中将包含图像文件和对应的分割掩码文件[^2]。 #### 数据预处理 无论通过哪种方式获取数据集，都需要对其进行适当的预处理以适应模型输入要求。例如，在改进的 U-Net 模型中，通常需要对图像和掩码进行归一化处理，并调整尺寸以匹配网络输入大小。以下是一个简单的预处理示例： ```python def load_image(image, mask): # 归一化图像和掩码 image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 mask = tf.cast(mask, tf.float32) / 255.0 return image, mask # 应用预处理函数 train = train_dataset.map(load_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) test = test_dataset.map(load_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE) ``` #### 注意事项 1. 确保安装了最新版本的 `tensorflow-datasets` 库，可以通过以下命令安装或更新： ```bash pip install --upgrade tensorflow-datasets ``` 2. 如果使用手动下载的数据集，需自行编写代码将图像路径映射为 TensorFlow 数据管道。 ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值