深度学习数据集MNIST ImageNet COCO PASCAL VOC介绍
1.
MNIST
2. ImageNet
ImageNet数据集有1400多万幅图片,涵盖2万多个类别。其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注,相关信息如下:
1)非空的同义词集总数:21841
2)图像总数:14,197,122
3)边界框注释的图像数:1,034,908
4)具有SIFT特征的同义词集数:1000
5)具有SIFT特征的图像数:120万
ImageNet是根据WordNet层次(目前只有名词)组织的一个图像数据库,其中每个节点的层次结构是由成千上万的图像描绘。目前,有平均每个节点超过五百的图像。我们希望对于研究人员,教育工作者,学生和所有分享我们对图片激情的人来说,ImageNet能成为一个有用的资源。
点击这里了解更多关于ImageNet,请点击这里加入ImageNet邮件列表。
3. COCO
COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集,它有如下特点:
1)对象分割
2)上下文识别
3)每个图像的多个对象
4)超过300000幅图像
5)超过200万个实例
6)80个对象类别
7)每个图像5个说明文字
8)100000人的关键点
COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展,也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。数据集下载~40GB
4. PASCAL VOC
PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL
VOC图片集包括20个目录:人类;动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)。PASCAL
VOC挑战赛在2012年后便不再举办,但其数据集图像质量好,标注完备,非常适合用来测试算法性能。数据集下载~2GB
深度学习数据集MNIST ImageNet COCO PASCAL VOC介绍的更多相关文章
- 深度学习数据集Deep Learning Datasets
Datasets These datasets can be used for benchmarking deep learning algorithms: Symbolic Music Datase ...
- 深度学习之 mnist 手写数字识别
深度学习之 mnist 手写数字识别 开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from ...
- 手把手教你用深度学习做物体检测(六):YOLOv2介绍
本文接着上一篇<手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍>文章,介绍YOLOv2在v1上的改进.有些性能度量指标术语看不懂没关系,后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章 ...
- NLP+VS︱深度学习数据集标注工具、方法摘录,欢迎补充~~
~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的 ...
- Win10 + YOLOv3训练VOC数据集-----How to train Pascal VOC Data
How to train (Pascal VOC Data): Download pre-trained weights for the convolutional layers (154 MB): ...
- 手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍
"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法 ...
- 深度学习Github排名,很不错的介绍
今天看到这篇文章,把深度学习github排名靠前的项目,介绍了一下,很不错: https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/81611 ...
- L19深度学习中的优化问题和凸性介绍
优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) ...
- TensorFlow深度学习实战---MNIST数字识别问题
1.滑动平均模型: 用途:用于控制变量的更新幅度,使得模型在训练初期参数更新较快,在接近最优值处参数更新较慢,幅度较小 方式:主要通过不断更新衰减率来控制变量的更新幅度. 衰减率计算公式 : deca ...
随机推荐
- 心形java和C语言2019/10/17
在网上无意中看到这个代码,学习了一下心形函数的知识:http://mathworld.wolfram.com/HeartCurve.html package dada; /** * 了解Heart C ...
- python_re正则表达
re模块就本质而言,正则表达式(或RE)是一种小型的.高度专业化的编程语言,(在python中)它内嵌在Python中,并通过re模块实现,正则表达式模块被编译成一系列的字节码,然后由用C编写的匹配引 ...
- microsoft help viewer 收藏夹功能
平时重装系统比较多,重装后,microsoft help viewer 2.0里面的收藏就丢失了,要恢复以前的收藏,可以直接在C:\Users\ZR\AppData\Local\Microsoft\H ...
- tensorflow--建立一个简单的小网络
In [19]: import tensorflow as tf import numpy as np # #简单的数据形网络 # #定义输入参数 # X=tf.constant( ...
- 读书笔记 - js高级程序设计 - 第十五章 使用Canvas绘图
读书笔记 - js高级程序设计 - 第十三章 事件 canvas 具备绘图能力的2D上下文 及文本API 很多浏览器对WebGL的3D上下文支持还不够好 有时候即使浏览器支持,操作系统如果缺缺 ...
- SQL中的LEFT/RIGHT/SUBSTRING函数
语法: LEFT(field,length) RIGHT(field,length)SUBSTRING(field,start,length) LEFT/RIGHT函数返回field最左边/最右边的l ...
- Codeforces 1296C - Yet Another Walking Robot
题目大意: 给定一个机器人的行走方式 你需要取走一段区间 但要保证取走这段区间后机器人最终到达的终点位置是不变的 问这段区间最短时是哪一段 解题思路: 易得,如果重复走到了某些已经走过的点,那么肯定就 ...
- ES7之async/await
async 是 ES7 才有的与异步操作有关的关键字. async 函数返回一个 Promise 对象,可以使用 then 方法添加回调函数. async function helloAsync(){ ...
- bootstrap快速上手
bootstarp快速上手 首先英文不是非常好无法阅读英文文档的同学的可以翻阅其他团队翻译的官方:http://code.z01.com/ 项目依赖 ,css文件在所有样式之前,js依赖,首先jq,再 ...
- Java 关于md5加密
package com.mi.util; /** * md5+salt 长度为32的加密 * @author admin * */ public class MD5 { public static v ...