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搜索资源列表

  1. 斯坦福大学的手写字符图像库

  2. THE MNIST DATABASE of handwritten digits 训练图像60000幅，测试图像10000幅，图像大小为20*20； 存储图像及其对应类别的xml文件，opencv读写形式如下：

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-07-13
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：u012554092

  1. mnist图像库已转换为可视的图像格式

  2. mnist手写体数据库原来的格式是不可视化的，现在转换为可视的图像格式，供大家参考查看，可以下载下来做深度学习的研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-25
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：maxiao1204

  1. MNIST手写数字数据库

  2. 手写数字库很容易建立，但是总会很浪费时间。Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10,000张。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-10-10
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：destiny0321

  1. BJUT数字图像处理作业

  2. 本论文的编写围绕四个项目：图像空域/时域变换、图像增强、染色体计数与提取Mnist链码组成。项目的编写基于Windows 7 操作系统，使用VS2013作为开发环境，以OpenCV作为内部核心处理算法库。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lgh1992314

  1. mnist库jpg图像版-32*32大小

  2. 我把mnist库转成jpg格式了，3通道，32*32像素的。文件的第一个数字是类别。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：yewei11

  1. Matlab实现Mnist-image 手写数字图像识别

  2. CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-02
    • 文件大小：624640
    • 提供者：zzx2016zzx

  1. pytorch实现mnist数据集的图像可视化及保存

  2. 如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存 导出一些库 import torch import torchvision import torch.utils.data as Data import scipy.misc import os import matplotlib.pyplot as plt BATCH_SIZE = 50 DOWNLOAD_MNIST = True 数据集的准备 #训练集测试集的准备 train_data = torchvision.dataset

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38737144

  1. pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例)

  2. 本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，为后续深度网络训练提供数据。 加载并保存图像信息 首先导入需要的库，定义各种路径。 import os import matplotlib from keras.datasets import mnist import numpy as np from torch.utils.data.dataset import Dataset from PIL import Image import scipy.mis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38721691

  1. Tensorflow2.*教程之基本分类：对服装图像进行分类(1)

  2. tensorflow版本：2.1.0 需要Python库：Numpy,Matplotlib 使用的数据集：Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors，当图形运行时，它将保持nn维数组；图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算；它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：130048
    • 提供者：weixin_38577922

  1. digit-recognizer:Digit Recognizer-使用ML算法从数万个手写图像的数据集中正确识别数字-源码

  2. 数字识别器 MNIST（“国家标准技术研究院”）是计算机视觉的事实上的“ hello world”数据集。自从1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集已成为基准分类算法的基础。目标是从成千上万个手写图像的数据集中正确识别数字。在此笔记本中，我们将探索流行的Digit Recognizer数据集，并建立一个SVM模型来对手写数字进行分类。 数据 了以下问题的数据由于数据集很大，因此尚未将其添加到存储库中，因此，如果要执行笔记本，请从上述Kaggle链接下载数据集并将其放在data /目录中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_42143161

  1. 美国邮政服务USPS手写数字识别库

  2. 美国邮政服务USPS手写数字识别库，库中为16×16像素的灰度图像，共有9298个手写数字图像。对于要做迁移学习（Transfer Learning）、连续学习（Life Long learning）等的研究来说，是除mnist之外又一实用的数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：SCNU_wenweikun

  1. normalperson:一个神经网络，用于识别使用basicNN库制作的手写数字-源码

  2. 普通人 描述 一个神经网络，用于识别使用basicNN编写的手写数字。 使用MNIST数据集进行训练。 由2个分别具有300 HU和100 HU的隐藏层组成。 MNIST训练和测试集以csv文件的形式出现。 为了使训练和测试文件更快，更有效，需要事先对数据进行腌制，而功能人员希望它采用这种格式。 将数据腌制为60个样本的批次。 测验 测试功能有点非常规。 它向用户提示要选择的测试批次，然后提示要测试的批次中的特定样品。 完成后，模型将预测该数字并在控制台中显示它的预测，然后实际图像将显示给用户

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_42131728

  1. collaborative-image-inpainting:图像修复协同采样的Tensorflow实现-源码

  2. 图像修复协作采样 该存储库是的的tensorflow实现。 在这项工作中，我们想进行实验，以提高的修复图像的质量。 作者 蒂维·莫蒂尼埃拉（Thevie Mortiniera） 在FASHION-MNIST上绘画 视觉结果 通过定位损坏的区域来进行图像修复的采样结果。 （顶部）带有蒙版区域的输入数据（第二行）语义图像修复（第三行）热图突出显示第二行中的修复结果与第四行中的精炼结果之间的视觉差异。 越接近红色，差异越大（第四行）协作图像修补（底部）原始图像。 定量结果： 上图中从左到右的PSN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42100188

  1. MNIST-digit-classification-源码

  2. MNIST数字分类 MNIST（“改良的美国国家标准技术研究院”）是手写图像的经典数据集，并且已成为基准分类算法的基础。它的训练集为60,000个示例，测试集为10,000个示例。 NIST可提供的较大集合的子集。 建立贝叶斯分类器以对MNIST手写数字识别数据库中的数字进行分类。主要任务是： i）区分“ 0”和“ 1”数字：来自MNIST数据集的“ 0”和“ 1”示例为 ii）区分“ 3”和“ 8”数字：来自MNIST数据集的“ 3”和“ 8”数字示例为 接下来，计算模型的分类精度，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42103128

  1. PyTorch-Adversarial-Attack-Baselines-for-ImageNet-CIFAR10-MNIST:ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较）-源码

  2. 针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较） 该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。 该存储库显示每个数据集的最新攻击成功率。 该存储库利用了攻击库，例如 ， 等。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 影像网 该存储库提供了一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集。 该数据集每个班级有5张图像（总计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：659554304
    • 提供者：weixin_42139042

  1. PyTorch-Adversarial-Attack-Baselines-for-ImageNet-CIFAR10-MNIST:ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较）-源码

  2. 针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较） 该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。 该存储库显示每个数据集的最新攻击成功率。 该存储库利用了攻击库，例如 ， 等。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 影像网 该存储库提供了一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集。 该数据集每个班级有5张图像（总计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：659554304
    • 提供者：weixin_42169245

  1. dataset-generator-for-ocr：使用MNIST数据集中的图像为OCR系统创建训练数据集-源码

  2. OCR系统的数据集生成器 使用MNIST数据库中的手写数字图像为OCR系统生成训练数据集。 用法 检查是否配置了Python环境： $ python3 --version $ pip3 --version $ virtualenv --version 如果未安装软件包，请安装它们： $ sudo apt update $ sudo apt install python3-dev python3-pip $ sudo pip3 install -U virtualenv 将存储库克隆到本地计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42101641

  1. 图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。 使用TensorFlow Framework和Keras库实现了CNN。 在Google Colab上以60,000张图像训练模型-源码

  2. 图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。 使用TensorFlow Framework和Keras库实现了CNN。 在Google Colab上以60,000张图像训练模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_42113456

  1. Mnist-数字分类-源码

  2. Mnist-数字分类 这是一个使用mnist手写数据集的机器学习教程项目。 自制文件夹旨在作为一种无需使用外部程序包即可直接创建神经网络的方法。 这使用从下载的mnist数据集。 该数据集不包含在此仓库中。 tf文件夹使用tensorflow库包含相同的文件。 settens的教程启发了使用tensorflow的神经网络。 这一工作效率更高。 有两种不同类型的文件： 训练 训练模型，然后创建一个窗口以显示来自测试数据集的图像以及该模型预测的猜测。 绘图位数 用户可以在屏幕上绘制，然后使用模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42123296

  1. svm_mnist_digit_classification：具有scikit学习和支持向量机（SVM）算法的MNIST数字分类-源码

  2. 使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42150341
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