Manually PAIRED T1 T2 DATASET

kaggle2025-03-10 更新2025-03-29 收录

医学图像处理

深度学习

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/manpreetsingh05/paired-t1-t2-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Manually Paired T1-T2 MRI Dataset for Image Translation and Deep Learning

手动配对T1-T2加权磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）数据集，用于图像转换与深度学习任务

创建时间：

2025-03-10

基于深度学习的 5 种树皮纹理图像识别研究

深度学习

图像识别

本文以 5 种常见树种的树皮纹理图像为例，采用基于卷积神经网络的深度学习方法，将原始图像直接作为输入，通过卷积和池化层对图像的低级、高级特征进行自动提取，解决了手动提取纹理特征的困难和问题；在此基础上，对 CNN 模型结构进行改进，采用带 Maxout 的 ELU 激励函数来代替 ReLU 函数，解决模型的偏移和零梯度问题；对损失函数进行改进，通过添加规范项来优化结构参数，并使用分段常数衰减

国家林业和草原科学数据中心2022-11-30 更新690

错误日志有效性实验数据集

软件错误分析

深度学习

错误日志有效性实验数据集是从各编程IDE使用过程中收集软件错误日志报告，然后通过训练过的CNN模型分析日志报告文本结构，获取描述字段、文本的语义，来确定错误日志报告的有效性的数据集。针对日志记录描述，通过深度学习方法，测试软件上的错误日志的有效性，并根据日志的描述信息、元数据信息等实现获取结果数据，数据属性包括（标签描述、日志序号、描述评价效率、总体效率、可靠性）。

国家基础学科公共科学数据中心140

Doub7e/SD-CLIP-alignment-composition-T5

图像与文本

深度学习

--- dataset_info: features: - name: image dtype: image - name: prompt dtype: string - name: clip_pred dtype: string - name: T5_last_hidden_states sequence: sequence:

Hugging Face2023-10-06 更新100

Iceclear/AADB

设计美学评估

深度学习

--- license: apache-2.0 --- Photo Aesthetics Ranking Network with Attributes and Content Adaptation ## Citation ```bibtex @inproceedings{kong2016aesthetics, title={Photo Aesthetics Ranking Netwo

Hugging Face2024-02-07 更新150

YML and Ckpts for Trained VRAE on Aspuru-SELFIES Data

深度学习

化学分子生成

VRAE was trained using aspuru-guzik QM9. Lowest val loss was 0.00262 during training.

DataCite Commons2021-07-29 更新140