深度学习数据集合(交通标志/火焰/手写字符/道路裂缝数据集)

简介: 深度学习数据集合(交通标志/火焰/手写字符/道路裂缝数据集)

火焰和烟雾图像数据集


该数据集包含早期火灾和烟雾图像数据。数据集是使用手机在真实场景中捕获的早期火灾和烟雾图像。这些图像在各种照明条件下(室内和室外场景)、天气等条件下被捕获。该数据集非常适合用于早期火灾和烟雾检测。数据集可用于火灾和烟雾识别、检测、早期火灾和烟雾检测、异常检测等。数据集还包括典型的家庭场景,如垃圾燃烧、纸张塑料燃烧、田野作物燃烧、家庭烹饪等。

54f4721274e407597f7408b6793e4511_1c4816c514294c7a907557afb80aaaba.png


GTSRB德国交通标志数据集


德国交通标志基准测试是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。我们诚邀相关领域的研究人员参与:该比赛旨在参与者无需特殊领域知识。 我们的基准测试具有以下属性:


1.单.图像、多类分类问题

2.40多个班级

3.总共超过 50,000 张图片

4.逼真的大型数据库


8b6c945beab9ca4402f3661d8395fff0_bd21618d4ca74ac89018f95c55f0d4a7.png


MNIST 手写数字图像数据集


MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中,训练样本 60000 ,测试样本 10000,数据为图片的像素点值,作者已经对数据集进行了压缩。

382c45ed2cb313f39181efaeca7399e1_d11ab96370c54a44b35462c8dd61e302.png


CrackForest数据集


f4637c39601fba775d29ed7a1fe9e085_e9d10fc88541468aa6671931f5c15b83.png


CrackForest数据集是一个带注释的道路裂缝图像数据库,可以大致反映城市路面状况

相关文章
|
24天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效图像分类模型:深度学习在处理大规模视觉数据中的应用
随着数字化时代的到来,海量的图像数据被不断产生。深度学习技术因其在处理高维度、非线性和大规模数据集上的卓越性能,已成为图像分类任务的核心方法。本文将详细探讨如何构建一个高效的深度学习模型用于图像分类,包括数据预处理、选择合适的网络架构、训练技巧以及模型优化策略。我们将重点分析卷积神经网络(CNN)在图像识别中的运用,并提出一种改进的训练流程,旨在提升模型的泛化能力和计算效率。通过实验验证,我们的模型能够在保持较低计算成本的同时,达到较高的准确率,为大规模图像数据的自动分类和识别提供了一种有效的解决方案。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
深度学习-数据增强与扩充
深度学习-数据增强与扩充
58 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
【Python深度学习】Tensorflow对半环形数据分类、手写数字识别、猫狗识别实战(附源码)
【Python深度学习】Tensorflow对半环形数据分类、手写数字识别、猫狗识别实战(附源码)
54 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
基于深度学习的交通标志检测和识别(从原理到环境配置/代码运行)
基于深度学习的交通标志检测和识别(从原理到环境配置/代码运行)
145 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
在Python中进行深度学习的数据准备和向量化
在Python中进行深度学习的数据准备和向量化
30 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(附源码和数据集)
【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战(附源码和数据集)
100 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 API 语音技术
|
8天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
深度学习赋能智能监控:图像识别技术的革新与应用
【4月更文挑战第8天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像处理领域取得了突破性进展。特别是在智能监控系统中,基于深度学习的图像识别技术已成为提升安全和效率的关键工具。本文将探讨深度学习技术如何革新传统监控体系,增强其对复杂场景的理解能力,以及在实际部署中面临的挑战和解决方案。通过分析最新的研究成果和应用案例,我们揭示了深度学习在智能监控领域的潜力及其对未来社会发展的影响。
17 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 监控 安全
智能化视野下的守卫者:基于深度学习的图像识别技术在智能监控领域的革新应用
【4月更文挑战第9天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为了推动计算机视觉进步的重要力量。尤其在智能监控领域,基于深度学习的图像识别技术正逐步转变着传统监控系统的功能与效率。本文旨在探讨深度学习技术如何赋能智能监控,提高对场景理解的准确性,增强异常行为检测的能力,并讨论其在实际部署中所面临的挑战和解决方案。通过深入分析,我们揭示了深度学习在智能监控中的应用不仅优化了安全防范体系,也为城市管理和公共安全提供了有力的技术支持。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
深度学习在图像识别中的创新应用
【4月更文挑战第9天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的关键技术之一。特别是在图像识别任务中,深度学习模型已经展现出超越传统算法的性能。本文将深入探讨深度学习在图像识别领域的最新进展,包括卷积神经网络(CNN)的变体、数据增强技术以及迁移学习等策略。通过对这些技术的综合运用,我们能够实现对复杂图像数据的高效识别和分类,进一步拓展了深度学习在实际应用中的可能性。
10 1