SVHN数据集 mchar_train.json mchar_val.json mchar_data_list_0515.csv

SVHN数据集 基线类型 深度学习

cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector（和识别器）。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env： $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下： 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本（1_sample_loader.py） Svhn 以 m

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b

半监督学习 楷模 梯形图网络（带有自动编码器） 临时集合（与CNN） 锐化的临时合奏（带有CNN）（基于临时合奏） 卑鄙的老师（与CNN） MixMatch（带有CNN） 结果 在results.xlsx查看results.xlsx

SVHN数据集，32*32mat格式！！！

SVHN神经网络 建立了卷积神经网络，以根据Google街景门牌号码（SVHN）数据集对门牌进行分类。 关于SVHN数据集 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。 SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。

SVHN 数据集为街景家庭数字数据集训练集中共包含 73,257 张训练图像样本，测试集中共包含 26,032 张测试图像样本，整个数据集中共包含 10 个类别，即数字 0~9。

官方的Format2特别好读，numpy矩阵啥的官方都给了，网上教程也一大堆。但是Format1不太好读，我整了一下午，整了一个从bounding box剪出来的，多数字的版本，这里给大家提供一个开箱即用的预处理过的好读的格式发出来。 详细介绍可以看我发的blog

The Street View House Numbers(SVHN)数据集，原数据为mat文件格式，已提取成图像，并将label标注出来，标注格式为coco，训练集测试集总共有10w张图片