建筑建材 深度学习数据集 埃及的地标数据集,自从历史开始以来,埃及一直是许多文明、文化和非常著名的地标的家园,现在你(和你的ML模型)可以体验到这种巨大的历史混合。该数据集由埃及279个地标的5391张图片组成。所有图像都被调整为244×244像素。图像在类上不是均匀分布的(有些类最多有200个图像,而其他类只能有一个图像)。
深度学习数据集 行为 美国手语(ASL)数据集,我们为每个人的每个手势捕捉了60张照片(26个字母和空白),从而准备了一个由60 x 5 x(26+1) = 8100张图像组成的数据集。然后对每幅图像进行Canny边缘检测预处理。我们已经将6480个预处理手势分配给训练集,1620个分配给验证集。数据集包括距离相机不同距离的手势图片。
动物 深度学习数据集 蓝环章鱼对象检测数据集,关于数据集由316张图像组成,每个标签都是Pascal Voc格式,不进行预处理或图像增强,不分为训练和测试。如果要用作图像分类,只需删除其xmllabel文件(制作于2022年8月至9月)