2020 locations of ship-track pixels|船迹监测数据集|海洋数据数据集
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N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)
简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成,并以与原始 MNIST 数据集(28x28 像素)相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的,如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集,请引用本文。果园,G。科恩,G。贾亚万特,A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”,《神经科学前沿》,第 9 卷,第 437 期,2015 年 10 月
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TILDA 400
Textile Texture Database (TILDA) for defect detection
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EcoInvent
EcoInvent是一个生命周期评估(LCA)数据库,包含了大量产品的环境影响数据。它提供了详细的产品生命周期数据,包括原材料提取、生产、使用和废弃处理等各个阶段的环境影响信息。
www.ecoinvent.org 收录
MNIST数据集
数据规模 训练集:60,000 张手写数字图像(28×28 像素灰度图)及对应标签 34。 测试集:10,000 张图像与标签,用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院(NIST)收集,50% 样本来自高中生手写,50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理,成为机器学习基准数据集 1011。
阿里云天池 收录
