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USPS|图像识别数据集|邮政服务数据集
收藏github2018-09-07 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/Britefury/usps_dataset
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USPS数据集，以HDF5格式存储，包含7291个训练图像和2007个测试图像，每个图像大小为16x16像素，数据类型为float32，对应的标签数据类型为int32。
The USPS dataset, stored in HDF5 format, comprises 7,291 training images and 2,007 test images. Each image has a size of 16x16 pixels, with the data type being float32, and the corresponding labels are of int32 data type.
创建时间：
2017-07-28
原始信息汇总
USPS数据集概述
数据集结构
训练集
-
图像数据：
- 数据类型：
float32 - 形状：
(7291, 1, 16, 16) - 访问方式：
f.root.usps.train_X
- 数据类型：
-
类别数据：
- 数据类型：
int32 - 形状：
(7291,) - 访问方式：
f.root.usps.train_y
- 数据类型：
测试集
-
图像数据：
- 数据类型：
float32 - 形状：
(2007, 1, 16, 16) - 访问方式：
f.root.usps.test_X
- 数据类型：
-
类别数据：
- 数据类型：
int32 - 形状：
(2007,) - 访问方式：
f.root.usps.test_y
- 数据类型：
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
USPS数据集的构建采用HDF5格式存储，该数据集包含7291个训练样本和2007个测试样本。每个样本均为16x16像素的灰度图像，且图像数据类型为float32，标签数据类型为int32，体现了数据集在存储与处理上的高效性与便捷性。
特点
该数据集的特点在于其专注于手写数字的识别，具有较为均衡的样本分布，涵盖了数字0至9的多种书写风格。此外，数据集以HDF5格式存储，支持高效的随机访问，便于大规模数据处理与机器学习模型的训练。
使用方法
使用USPS数据集时，首先需借助PyTables库加载HDF5文件。通过指定路径及模式，利用`open_file`函数打开文件后，可以直接访问训练集和测试集的图像数据及标签。这种便捷的数据访问方式为研究者和开发者提供了极大的便利。
背景与挑战
背景概述
USPS数据集，全称为美国邮政服务（United States Postal Service）数据集，是一个广泛应用于手写数字识别领域的公共数据集。该数据集创建于20世纪90年代，由美国邮政服务提供，并由Yale大学的研究人员整理发布。它包含了7291个训练样本和2007个测试样本，每个样本都是一个16x16像素的灰度图像，涵盖0至9共十个数字类别。USPS数据集对手写数字识别技术的研究与发展产生了重要影响，为机器学习和模式识别领域提供了宝贵的实验资源。
当前挑战
在研究领域内，USPS数据集面临的挑战主要在于其有限的样本量和较低的图像分辨率，这可能导致模型过拟合和泛化能力不足。此外，数据集构建过程中，如何保证图像的质量和多样性，以及合理划分训练集和测试集，确保模型的评估有效性，也是研究者和工程师们必须考虑的问题。在解决手写数字识别领域问题时，数据集的这些局限性要求研究者在设计算法时，需更加注重模型的鲁棒性和适应性。
常用场景
经典使用场景
在模式识别与机器学习领域，USPS数据集以其简洁的16x16像素图像被广泛用于手写数字识别任务。该数据集包含了7291个训练样本和2007个测试样本，通过其提供的HDF5格式存储，便于利用PyTables库高效加载处理。经典的使用场景包括对卷积神经网络、支持向量机等算法的性能评估与基准测试。
解决学术问题
USPS数据集解决了学术研究中关于手写数字识别准确性的评估问题，提供了统一的标准数据，以便研究者能够比较不同算法的优劣。其标准化和结构化的数据格式，为研究机器学习模型在小规模图像数据上的泛化能力提供了重要帮助。
衍生相关工作
基于USPS数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，包括改进的识别算法、图像预处理技术以及针对小样本学习的理论研究。这些工作推动了模式识别技术的进步，为相关领域的发展奠定了基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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