干货| 7个领域100+数据集分享,赶紧收藏!
13、Yelp:Yelp数据集是用于个人、教育和学术目的的业务、评论和用户数据的子集。可以在JSON和SQL文件中使用,在你学习如何制作移动应用程序时,可以使用它来教学生关于数据库、学习NLP或示例生产数据。14、AmazonReviews:该数据集包含来自Amazon的产品评论和元数据,包括1996年5月至2014年7月期间的1.428亿个评论。这个数...
...从图像处理到语音识别,25款数据科学家必知的深度学习开放数据集
街景门牌号数据集(SVHN)链接:httpufldl.stanford.edu/housenumbers/这是一个现实世界数据集,用于开发目标检测算法。它需要最少的数据预处理过程。它与MNIST数据集有些类似,但是有着更多的标注数据(超过600,000张图像)。这些数据是从谷歌街景中的房屋门牌号中收集而来的。大小:2.5GB数量:6,30,420...
大规模3D数据集ScanNet:让机器人理解真实世界
AngelaDai是斯坦福大学的一名博士生,在CVPR上有一个Spotlighttalk,主要介绍ScanNet,一个拥有标注过3D室内场景重构信息的大规模RGB-D数据集。她最初的想法是,推动数据匮乏的机器学习算法的发展,特别是在3D数据上。3D数据包含更多信息,比如比如大小和物体之间的距离。但3D数据更难获取,为其添加...
数据集|7个领域100+数据集免费,赶紧收!
20、优秀的公开NLP数据集(包含更多清单)21、reddit数据集(无数个数据集,大部分由业余爱好者爬取,但数据的整理和许可可能不够规范)22、Rs.io:也是一个很长的数据集清单23、斯坦福NLP组(大部分为已标注的语料库和TreeBanks,以及实用的NLP工具)24、自然语言处理(NLP)数据集列表NicolasIderhoff...
实战|MLOps在中小银行中的应用实践——地址标准化模型建设为例
机器学习模型是落地“数据应用”,实现“数据决策”的关键要素,是“数据驱动”体系的关键一环。作为数据加速业务发展的引擎,已被广泛应用于银行的风控、营销与运营等业务场景。当前机器学习模型必须部署到真实的生产环境中,与软件系统集成,才能充分发挥其价值。然而弥合模型训练与部署之间的差距是一项具有挑战的任务。...
推荐!最适合初学者的18个经典开源计算机视觉项目|深度学习|人脸...
街景门牌号码(SVHN)数据集是其中最受欢迎的开源数据集之一(www.e993.com)2024年10月9日。它已用于Google创建的神经网络中,以读取门牌号并将其与地理位置匹配。这是一个很好的基准数据集,可用于练习,学习和训练可准确识别街道编号的模型。此数据集包含从Google街景视图中获取的超过60万张带标签的真实房门图像。
谷歌地图重大升级 街景居然能实时更新
2014年谷歌地面实况团队在街景门牌号数据集(SVHN)上公布了读取街道号码的方法,随后暑期实习生IanGoodfellow(现为谷歌员工)进行了运用。这个工作不仅是出于对学术的兴趣,而且也是使谷歌地图更为精确的关键。如今得益于这个系统,超过三分之一的全球地址已经在谷歌地图上有了自己的位置。在一些国家,如巴西,这个算法增加...
从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别...
可以看到,TensorFlow通过read_data_sets方法对引用数据进行了一个非常好的封装,后续可以通过非常简单的方式读取这些划分好的数据集,例如通过train、validation、test等关键词就可以读取训练和测试数据集等。如下图所示,然后是通过next_batch来获取一小批的训练数据。我们刚刚提到,在利用梯度下降算法时需要在所...
基于区域卫生信息平台的妇幼保健 信息系统建设技术解决方案
这一新的战略思路围绕"以人为本"的医药卫生体制改革中心思想,着重强调以人的全生命周期健康管理,健康决策为目的的区域卫生信息资源规划和充分整合利用,首次提出了以"标准化健康档案"数据中心为核心的区域卫生信息化建设模式.通过构建基于健康档案的区域卫生信息平台及与其信息流程,运行模式相适应的各类业务应用...