多类图像分类数据集FashionMNIST
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Fashion MNIST数据集是德国研究机构Zalando Research于2017年8月份,在Github上推出的一个经典数据集。 其中训练集包含60000个样例,测试集包含10000个样例,分为10类,每一类的样本训练样本数量和测试样本数量相同,每个样本都是28×28的灰度图像, 共有10类标签,并且每个样本都有各自唯一的标签。 由于github上面下载的数据集没有pt文件,所以上传了一份包含pt文件的完整数据集。
2021-05-24 12:32:13 87.18MB 深度学习 FashionMNIST 数据集
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FashionMNIST的jpg格式数据
2021-04-21 10:07:52 96.45MB FashionMNIST
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train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST( root='D:\\python\\dataset', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) 使用上述代码下载的内容,包含raw和processed,解压既用。
2021-02-13 22:08:04 86.92MB pytorch python
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开源数据集Fashion Mnist的JPG格式图片的压缩包,包含了60000张训练图片和10000张测试图片。githubl链接:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
2019-12-21 21:34:45 51.92MB FashionMnist
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