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搜索资源列表

  1. SVHN数据集

  2. The Street View House Numbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，训练集测试集总共有10w张图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-23
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：qq_30620173

  1. 街景房屋号数据集说明

  2. Street View House Numbers (SVHN)，关于机器学习进阶常用的街景房屋号数据集的一个说明文档

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013703989

  1. GAN网络的tensorflow实现

  2. GAN的tensorflow简单实现，在MNIST和SVHN数据集的生成样本，适合GAN的入门，代码解释也非常详细，希望对大家有所帮助。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：qikaihuting

  1. Python-pytorch中的基础预训练模型和数据集

  2. pytorch中的基础预训练模型和数据集 (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, Inception, SqueezeNet)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_39840650

  1. mchar_train (1).zip

  2. 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。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：361758720
    • 提供者：qq_45438162

  1. dataset_2.tar.gz

  2. SVHN+自建数据集：0～9的单个数字，只有10个类别，绝大部分来自SVHN的既定事实切割+我自己手动清洗数据，少部分是从各种指针式仪表上扣下来的数字，用于表计数字识别

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：Andrwin

  1. SVHN数据集 基线类型 深度学习

  2. SVHN数据集 基线类型 深度学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：24576
    • 提供者：m061060

  1. 6-Gans-02_DCGans

  2. Deep Convolutional GANs 本章中，将构建一个深度卷积生成对抗网络。简称：DCGAN。DCGAN论文发表于2015年，论文地址：[论文链接](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf). 我们将在[Street View House Numbers](http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/) (SVHN)数据集基础上训练DCGAN。\ 该数据集来源于谷歌街景中房屋门牌数字（RGB图片）。 SVHN相比MN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_38535221

  1. OpenCompoundDomainAdaptation-OCDA:Pytorch实施“开放式复合域适配”（CVPR 2020 ORAL）-源码

  2. 开放式化合物领域适应 概述 Open Compound Domain Adaptation (OCDA)是作者对以下描述的复合域适配器的重新实现： “”*，*，，，，，在计算机视觉IEEE会议（香港中文大学伯克利分校与谷歌和）和模式识别（CVPR）2020年，口头报告 欲了解更多信息，请联系和。 要求 （版本> = 0.4.1） 更新： 2020年11月9日：我们已经上传了C-Faces数据集。相应的代码将很快更新。请耐心等待。非常感谢你！ 2020年6月16日：我们发布了C-Dig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160424

  1. wide-sparse-nets-源码

  2. 给定相同数量的参数，更宽的蚊帐更好吗？ 该存储库包含以下论文中用于实验的代码： Anna Golubeva，Behnam Neyshabur，Guy Gur-Ari。 2021年国际学习代表大会（ICLR） 免责声明：这不是Google的官方产品。 入门 克隆此仓库，然后安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 该代码已使用Python 3.6.8进行了测试。 代码组织 下面是代码库主要部分的描述。运行python main.py --help以获得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42109732

  1. SVHN-数据集

  2. SVHN数据集 mchar_train.json mchar_val.json mchar_data_list_0515.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：728064
    • 提供者：weixin_38607479

  1. tmp:tmp-源码

  2. 表彰 用法： python main_supcon . py - - batch_size 512 \ - - learning_rate 0.5 \ - - temp 0.5 \ - - cosine \ - - method SimCLR \ - - epochs 1000 \ \ - - model resnet50 \ - - dataset cifar10 \ - - imbalance_order ascent \ - - imbalanc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42180863

  1. 零基础入门CV数据集-数据集

  2. 来源自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并进行匿名采样得到数据集。 mchar_data_list_0515.csv

  3. 所属分类：其它

  1. 百度云数据下载链接.txt

  2. The Street View House Numbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，标注格式为coco，训练集测试集总共有10w张图片

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：115
    • 提供者：liufang_imei

  1. SVHN神经网络-源码

  2. SVHN神经网络 建立了卷积神经网络，以根据Google街景门牌号码（SVHN）数据集对门牌进行分类。 关于SVHN数据集 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。 SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42164931

  1. pytorch-playground：pytorch中的基础预训练模型和数据集（MNIST，SVHN，CIFAR10，CIFAR100，STL10，AlexNet，VGG16，VGG19，ResNet，Inception，SqueezeNe

  2. 这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_42098104

  1. Deploying_CNN：用于训练和构建部署机制的样本模型-源码

  2. Deploying_CNN 包含用于训练简单的CNN模型以使用tensorflow在SVHN数据集上进行分类以及通过docker使用kubernetes进行部署的模块。 存储库包含以下模块： 训练一个简单的CNN对SVHN数据集进行分类 根据训练后的模型创建冻结图 使用冻结图创建推理例程。 通过Flask API服务器使用冻结图可以将图像发送到API并获取结果。 使用docker打包并创建可执行文件，该可执行文件将启动Flask推理服务器并创建docker run部署。 使用docke

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42097557

  1. 无监督数据增强：无监督数据增强的非官方PyTorch实现-源码

  2. UDA：无监督数据增强 非非官方PyTorch实现。 需要对文本数据集进行实验。 任何请求请求将不胜感激。 SVHN，使用AutoAugment的Imagenet的增强策略无法公开获得。 我们使用策略。 大多数代码来自 。 介绍 去做。 跑 $ python train.py -c confs/wresnet28x2.yaml --unsupervised 实验 Cifar10（精简版4k数据集） 复制纸的结果 WResNet 28x2 纸 我们的融合（Top1错误） 我们最好的（To

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42136837

  1. noisystudent:嘈杂的学生培训守则。 https-源码

  2. 嘈杂的学生培训 概述 是一种半监督学习方法，在ImageNet（SOTA）上可达到88.4％的top-1准确性，并且在健壮性和对抗性基准方面获得令人惊讶的收益。嘈杂的学生培训基于自我培训框架，并通过以下四个简单步骤进行了培训： 在标签数据上训练分类器（教师）。 推断更大的未标记数据集上的标签。 在合并的集合上训练更大的分类器，增加噪音（嘈杂的学生）。 转到第2步，以学生为老师 有关由Noisy Student Training培训过的ImageNet检查点，请参阅 。 SVHN实验 在这里，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_42126274