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CIFAR100数据集中提取出来的物体图片 评分:

从官方的CIFAR100数据集中提取出来的物体图片,包括训练及测试
2019-02-13 上传大小:137.59MB
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CIFAR-10和CIFAR-100数据集读取显示
cifar10-100 读取方法 python

cifar10读取

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cifar100图片

这个是我从官方下载cifar100的源文件,然后通过可视化代码从二进制文件中提取出来的图片,供大家学习参考。

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CIFAR-10/100 数据集中文说明

CIFAR-10/100数据集是深度学习进阶常用的数据集,本文档是关于CIFAR-10/100 数据集的中文简介。

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tensorflow数据集cifar100

tensorflow官方数据集cifar100,深度学习常用数据集,load_data()

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cifar-10数据集合(jpg图片集合版本)

cifar-10数据集合(jpg图片集合版本),图片集合,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。

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caffe-cifar100数据集

caffe默认支持cifar10,但是不支持cifar100数据集,本数据集将cifar100的python文件转换为caffe支持的lmdb文件

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cifar100的matlab版本

cifar100的mat文件,包含训练集、测试集和meta数据,用来做物体识别和分类的经典数据集

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cifar100-datasets-caffe-master

cifar100-datasets-caffe-master,cifar100 of the datasets of caffe

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DCCNN Cifar 100 Weights - 7137.h5

深度学习DCCNN卷积网络框架 cifar10准确率92% cifar100准确率71% 代码请看该网址: https://github.com/titu1994/Deep-Columnar-Convolutional-Neural-Network

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Caffe数据集:CIFAR10之一

Caffe运行例程前需要下载的数据集,共6个文件,总大小180MB,分三次上传,这是第一个。

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CIFAR10数据集python版本

CIFAR10数据集python版本,包含 60000 张 32×32 的彩色RGB图像,共有 10 类,每类有 6000 张图像。

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神经网络ror resenet模型

神经网络ror resenet模型 cifar10准确率89% cifar100准确率72%

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TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络CNN实现

该压缩包包括了TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络的代码实现,以及多个测试结果的测试图片。

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cifar-100-binary

数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。

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深度学习吴恩达数据集和程序

吴恩达的深度学习第一课第二周课后编程练习所需的材料

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CIFAR-100数据集 python版本

此数据集与CIFAR-10类似,不同之处在于它有100个类,每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗”标签(它所属的超类)。

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试从原图中提取出目标物体,并将其与背景图像进行合成

基于matlab实现的由A图中分离出目标物体,然后再有B图将从A图中提取的目标物体嵌入B图中给定的位置中,实现图像的合成。

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WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5

WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5 广泛残余网络的cifar100的权重,可以用此权重预训练!

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模仿CIFAR数据集格式制作自己的数据集代码(修改版)

模仿CIFAR数据集格式制作自己的数据集代码(修改版)

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