目录1、数据集简介2、数据处理3、TFearn 训练1、数据集简介SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景门牌号码，原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有 PNG 的图像和digitStruct.mat 的文件，其中包含了边框的位置信息，...
原创
2021-08-13 09:39:57
2494阅读
街景门牌号数据集（SVHN），这是一个现实世界数据集，用于开发目标检测算法。它需要最少的数据预处理过程。它与 MNIST 数据集有些类似，但是有着更多的标注数据（超过 600,000 张图像）。这些数据是从谷歌街景中的房屋门牌号中收集而来的。大小：2.5GB数量：6,30,420 张图像，共 10 类The Street View House Numbers (SVHN) Dataset：下载地址
转载
2023-10-26 13:28:30
676阅读
PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
转载
2024-06-03 15:12:59
66阅读
例如，对于涉及房屋号码街景（SVHN）的图像，包括数字的自然场景图像，AutoAugment
原创
2022-11-20 14:59:04
1025阅读
"ImageNet" "ILSVRC" "LFW" "MNIST" "TIMIT" "SVHN" "TIMIT数据库（一）：介绍 " "机器学习数据集(Dataset)汇总 " "写个Python脚本下载并解压 MNIST 数据集" "python 自然语言处理（五）____WordNet "
原创
2021-08-27 09:30:53
339阅读
主要分类网络性能和参数比较 文章目录主要分类网络性能和参数比较前言1.resnetimagenetCIFAR-10 and Analysis2.densenet在CIFAR和SVHN上的分类结果:ImageNet分类结果3. MobileNetMobileNetV1（数据集用ImageNet）MobileNetV2Linear BottlenecksInverted residualsImageN
What is the class of this image ?
主要是以下常见的数据集，用以衡量算法的分类准确率：
mnist、cifar-10、cifar-100stl-10
svhn、ILSVRC2012 task 1
1. cifar-10
CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets
cifar-10-batches-py（Python 接口）
impor
转载
2017-03-11 11:59:00
343阅读
2评论
介绍在ResNet之后（2016-2017年）出现的几个经典CNN网络WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet
前言在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。
CIFAR和SVHN上，DenseNet-BC优
文章目录数据集初步尝试读取#refs#digitStruct再尝试Matlab读取namebbox完整代码 python在读写matlab文件时常用到scipy.io文件，但是，针对存储版本为“matlab-v7.3”的文件，必须用h5py模块。博主想处理 The Street View House Numbers (SVHN) 的format 1 数据集，用bounding box 剪裁出图像
写在前面该任务来源于阿里天池大赛—零基础入门CV赛事-街景字符编码识别。1.比赛任务理解本赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN）。因此主要任务是识别数字，即从给定图片中找出数字。1.1数据理解提供的数据如下图所示为了降低比赛难度，赛事给出了字符串在图中的位置,即在mchar_train.json中给出
前言 如果您曾经听说过或研究过深度学习，那么您可能就知道MNIST, SVHN, ImageNet, PascalVoc或者其他数据集。这些数据集都有一个共同点： 它们由成千上万个有标签的数据组成。 换句话说，这些集合由(x，y)对组成，其中(x)是原始数据，例如是一个图像矩阵；而(y)则表示该数据点(x)表示的标签。以MNIST数据集为例， MNIST数据集包含60,000个图像数据
转载
2023-08-22 12:42:27
174阅读
问题引入在做深度学习的建模时，会接触到很多的激活函数，对于这么一个函数Maxout你知道是什么吗？他的优缺点是啥呢？问题解答Maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100,SVHN这4个数据上都取得了start-of-art的识别率。Maxout可以看做是在深度学习网络中加入一层激活函数层,
原创
2021-01-29 19:47:03
1326阅读
宠物图像数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgdC一个包含 37 个类别的宠物数据集，每个类别大约有 200 张图像。这些图像在比例、姿势和照明方面有很大的变化。所有图像都有相关的品种、头部 ROI 和像素级三元图分割的地面实况注释。街景门牌号 (SVHN) 数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWbSVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器
转载
2022-07-28 10:19:56
308阅读
宠物图像数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgdC一个包含 37 个类别的宠物数据集，每个类别大约有 200 张图像。这些图像在比例、姿势和照明方面有很大的变化。所有图像都有相关的品种、头部 ROI 和像素级三元图分割的地面实况注释。街景门牌号 (SVHN) 数据集数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWbSVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机
转载
2022-10-18 10:12:03
209阅读
在图像分类的研究中，ImageNet具有着十分特殊的意义。其事专门针对于深度学习而提出的数据集，比机器学习的数据集（MNIST、CIFAR、SVHN、Fashion-MNIST等）要大很多。在其官网上也只是原始的图片数据集，单单是ILSVRC2012的训练集都有100多G。因此把图片放入网络并不合适。Tensorflow中也提供了将数据集处理成TfRecord类型的数据，也有人提出了如何进行处理。
转载
2024-03-13 22:21:57
42阅读
写在最前面： 本次博客不涉及模型原理的解释，可以看作是一个纯工程性的一次实验。之前看了很多论文模型中的代码，我只是不求甚解，把大概的流程理解了就放下了。本次实验就是为了仔细的体会其中的细节。大家都知道，pytorch已经将底层的代码封装的很好的，我们只需要写很少的代码就能跑一个模型。所以本次实验还有一个目的，让写的代码尽量能够复用。1. SVHN数据集在实验开始之前的第一步，就是选取数据集。我之前
转载
2023-12-17 14:19:51
601阅读
1赛事理解赛题名称：零基础入门CV之街道字符识别赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题，提高对数据建模能力。赛题任务：赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测街道字符编码，这是一个典型的字符识别问题。 为了简化赛题难度，赛题数据采用公开数据集SVHN，因此大家可以选择很多相应的paper作为思路参考。1.1学习目标理解赛题背景和赛题数据完成赛题报
转载
2024-04-30 10:41:15
141阅读
