Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第5章 图像分类数据集
2023-09-14 09:01:35 时间
第一卷 第五章 图像分类数据集
在本章中,了解将在使用Python进行计算机视觉深度学习的其余部分中遇到的数据集。其中一些数据集被认为是“玩具”数据集,我们可以用来学习神经网络和深度学习的小图像集。由于历史原因,其他数据集很受欢迎,可作为评估新模型架构的极好基准。最后,ImageNet等数据集仍然是开放式研究主题,用于推进深度学习的最新技术。
一、MNIST
MNIST数据集是一个简单的数据集,供早期深度学习从业者获得训练神经网络的“初体验”,而无需太多努力(很容易获得>97%的分类准确率)——训练神经网络模型在MNIST上非常类似于机器学习中的“Hello,World”。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/c0b9f34bf311443ba21a93a16e4d55af.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAYmFzaGVuZGl4aWU1,size_12,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
二、Animals:Dogs,Cats,andPandas
该数据集的目的是将图像正确分类为包含狗、猫或熊猫。仅包含3,000张图
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