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时尚MNIST数据集

发布:可思数据 时间:2019-04-09
数据类型:图形图像 热度
★★★★☆
优质数据 数据定制

文件类型: .zip              文件大小:68.7 MB

授权方式: 其它     发布时间:2019-04-09

数据来源:麻省理工学院             界面语言:英文

数据介绍:

Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集 - 由60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集组成。每个示例都是28x28灰度图像,与10个类别的标签相关联。Zalando打算将Fashion-MNIST作为原始MNIST数据集的直接替代品,用于对机器学习算法进行基准测试。它具有相同的图像大小和训练和测试分割的结构。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

原始的MNIST数据集包含许多手写数字。AI / ML / Data Science社区的成员喜欢这个数据集并将其用作验证算法的基准。事实上,MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说:“如果它不适用于MNIST,它根本不起作用”。“好吧,如果它对MNIST有效,它可能仍然会失败。” 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Zalando寻求替换原始的MNIST数据集 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

内容

每个图像的高度为28个像素,宽度为28个像素,总共为784个像素。每个像素具有与其相关联的单个像素值,指示该像素的亮度或暗度,较高的数字意味着较暗。该像素值是0到255之间的整数。训练和测试数据集有785列。第一列由类标签组成(见上文),代表服装品。其余列包含关联图像的像素值。 内容来自可思数据

  • 为了在图像上定位像素,假设我们已将x分解为x = i * 28 + j,其中i和j是0到27之间的整数。像素位于28 x 28矩阵的第i行和第j列上。
  • 例如,pixel31表示从左边开始的第四列中的像素,以及从顶部开始的第二行,如下面的ascii图中所示。 
     

标签 可思数据-人工智能资讯平台

每个培训和测试示例都分配给以下标签之一: 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

  • 0 T恤/上衣
  • 1裤子
  • 套头衫
  • 3连衣裙
  • 4外套
  • 5凉鞋
  • 6件衬衫
  • 7运动鞋
  • 8袋
  • 9踝靴  可思数据
     

TL; DR

可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

  • 每行都是一个单独的图像
  • 第1列是类标签。
  • 剩下的列是像素数(总共784个)。
  • 每个值都是像素的暗度(1到255)

致谢

  • 使用以下脚本将数据集转换为CSV:https//pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/

    内容来自可思数据

执照

麻省理工学院许可证(MIT)版权所有©[2017] Zalando SE

本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

特此授予任何获得本软件和相关文档文件(“软件”)副本的人免费许可,以无限制地交易本软件,包括但不限于使用,复制,修改,合并的权利根据以下条件,出版,分发,再许可和/或出售本软件的副本,并允许向其提供本软件的人员这样做:

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