SVHN街景门牌号数据集_数据集

SVHN街景门牌号数据集简介

SVHN is a real-world image dataset for developing machine learning and object recognition algorithms with minimal requirement on data preprocessing and formatting. It can be seen as similar in flavor toMNIST(e.g., the images are of small cropped digits), but incorporates an order of magnitude more labeled data (over 600,000 digit images) and comes from a significantly harder, unsolved, real world problem (recognizing digits and numbers in natural scene images). SVHN is obtained from house numbers in Google Street View images.

Reference

Please cite the following reference in papers using this dataset:

Yuval Netzer, Tao Wang, Adam Coates, Alessandro Bissacco, Bo Wu, Andrew Y. NgReading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature LearningNIPS Workshop on Deep Learning and Unsupervised Feature Learning 2011. (PDF)

Please usehttp://ufldl.stanford.edu/housenumbersas the URL for this site when necessary

For questions regarding the dataset, please contactstreetviewhousenumbers@gmail.com

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目录1、数据集简介2、数据处理3、TFearn 训练1、数据集简介SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景门牌号码，原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有 PNG 的图像和digitS 的文件，其中包含了边框的位置信息，......

SVHN数据集介绍SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景门牌号码，每张图片中包含一组 ‘0-9’ 的阿拉伯数字。图片如下图所示，训练集中包含 73257 个数字，测试集中包含 26032 个数字，另有 531131 个附加数字。　　该篇博客下载的数据集含有三个.mat 的文件：train_32 ， test_32 ， extra_32 。所有数字都已调整为32 x 32像素的固定分辨率。加载.mat文件会创建2

宠物图像数据集数据集下载地址： TAgdC一个包含 37 个类别的宠物数据集，每个类别大约有 200 张图像。这些图像在比例、姿势和照明方面有很大的变化。所有图像都有相关的品种、头部 ROI 和像素级三…

一、Image processing data set1、MNIST ，是最流行的深度学习数据集之一。这是一个手写数字数据集，包含一个有着 60000 样本的训练集和一个有着 10000 样本的测试集。对于在现实世界数据上尝试学习技术和深度识别…

这是用于开发对象检测算法的真实世界的图像数据集，它需要最少的数据预处理。它与MNIST数据集类似，但具有更多标签数据（超过600,000个图像），这些数据是从谷歌街景中查看的房屋号码中收集的。

SVHN数据集，目录1、数据集简介2、数据处理3、TFearn训练1、数据集简介SVHN（StreetViewHouseNumber）Dateset来源于谷歌街景门牌号码，原生的数据集1也就是官网的Format1是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有PNG的图像和digitS 的文件，其中包含了边框的位置信息，...

SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景门牌号码，原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat 的文件，其中包含了边框的位置信息，这个数据集每张图片上有好几个数字，适用于 OCR 相关方向。这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小，如图所示，并且数据是 .mat 文件。