披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。
披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。
披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。
2022-12-06 12:28:59
100.54MB
古波斯语楔形文字字体数据集，选择了开源的Tesseract引擎进行字符的分割、学习和分类。由于铭文中存在噪声(石缝)，本文采用了一些图像处理技术来消除噪声。该系统的最终输出包括楔形字体的提取，句子的波斯语和英语的抄写，句子的发音和翻译大量提取的波斯语和英语单词，使我们更好地了解他们在那个时代的说话方式。通过验证和结果切片获得的结果表明，该系统能够较好地处理楔形文字的识别，对测试数据的所有字符进行了较好的分类，准确率约为92%。
2022-12-06 12:28:58
3.16MB
手写数字和英文字符，数据集包含5个CSV文件datasetphanum、datasetchars、datasettemnist和datasetmnist，分别包括字母数字、字母、emnist手写字母和数字。datasetfinal是包含上述所有数据集的合并文件。图像的灰度为(28,28)，存储在数据集的784列中。最后一列包含标签。
2022-12-06 12:28:57
81.09MB
手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。
手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。
2022-12-06 12:28:56
7.69MB
鞋子，凉鞋和靴子的图片数据集（15000张图片，每个类别5000张图片。图像分辨率为136x102像素的RGB颜色模型。）
鞋子，凉鞋和靴子的图片数据集（15000张图片，每个类别5000张图片。图像分辨率为136x102像素的RGB颜色模型。）
鞋子，凉鞋和靴子的图片数据集（15000张图片，每个类别5000张图片。图像分辨率为136x102像素的RGB颜色模型。）
2022-12-06 12:28:55
49.87MB
手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。
手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。
2022-12-06 12:28:55
366.35MB
10类水果分类数据集（10类苹果，猕猴桃，香蕉，樱桃，橘子，芒果，鳄梨，菠萝，草莓，。每类超过200张图片）
10类水果分类数据集（10类苹果，猕猴桃，香蕉，樱桃，橘子，芒果，鳄梨，菠萝，草莓，。每类超过200张图片）
2022-12-06 12:28:54
29.2MB
开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频）
开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频）
开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频）
2022-12-06 12:28:53
162.37MB
柠檬质量识别图像数据集，柠檬质量数据集超过2533个，300x300图像
柠檬质量识别图像数据集，柠檬质量数据集超过2533个，300x300图像
柠檬质量识别图像数据集，柠檬质量数据集超过2533个，300x300图像
2022-12-06 12:28:52
232.51MB
牛顿大学公开的102花卉数据集，经过简单的人工分类，划分了大约108种（每种花卉40-200个图片不等）
牛顿大学公开的102花卉数据集，经过简单的人工分类，划分了大约108种（每种花卉40-200个图片不等）
2022-12-06 12:28:51
330.61MB