The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种宠物，每种宠物200张左右宠物图片，并同时包含宠物轮廓标注信息。

oxford-iiit-pet 数据，多分类动物图片数据 下载自：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/

Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。

内部积分法 在MATLAB中实现内部点方法（我在线性优化课程[MTH305] [IIIT-Delhi]中的分配）。 此外，我们解决了以下线性问题： min 1'u + 1'v st. a'xi + b >= 1 - ui i=1..N a'yj + b <= -1 + vj j=1..M u >= 0 v >= 0 我们得到了： DB_Vecs.npy （用于训练的序列向量） DB_Labels.npy （对应的标签） Q_Vecs.npy （测试序列） 将它们转换为Matrix文件 。 我们Q_vecs list / numpy数组的形式提交结果（ Q_vecs标签）。 在这里，输出在Matrix文件。 参考 影片资源： 斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd），第18届会议，凸面优化（讨论

猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类，然后对猫和猫的品种分别进行分类，最后将种族混合在一起进行分类，从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集： bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集： bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建： bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard，请打开一个新终端并运行以下命令。 然后，在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006

文本识别数据集：IIIT 训练集2000张 测试集3000 标签中都是每张图片上对应的单词 train.txt和test.txt都是过滤之后的标签（去掉符号和小于3个字符的） 另外两个标签是原版标签没有进行任何过滤 可自行在前面添加文件路径，也可以去我的主页下载添加路径的代码文件（python文件）

The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种宠物，每种宠物200张左右宠物图片，并同时包含宠物轮廓标注信息。

Oxford-IIIT宠物数据集是一个37类宠物数据集，每个数据类大约有100张图像，由牛津大学的Visual Geometry Group创建。图像在比例，姿势和照明方面有很大的差异。所有图像均具有相关的品种，头部ROI和像素级三图分割的地面真相注释。 The Oxford-IIIT Pet Dataset_datasets.txt The Oxford-IIIT Pet Dataset_datasets.zip