แหล่งข้อมูล Dataset สำหรับสาย Deep Learning

วันนี้มาแนะนำแหล่งข้อมูลสำหรับใช้ในงานสาย Deep Learning แปะลิงค์ตาม download ได้เลย Perona Lab — Datasets (caltech.edu)

CIFAR-10

10 หมวดหมู่ — ได้แก่ เครื่องบิน, นก, รถยนต์, แมว, กวาง, สุนัข, กบ, ม้า, เรือ, รถบรรทุก

รูปภาพมีขนาด 32×32 พิกเซลในรูปแบบ RGB รวมทั้งหมด 60000 ภาพ

ทุกๆ 10 คลาสมี 6,000 ภาพ

ทำให้เป็นชุดข้อมูลที่สมดุลอย่างสมบูรณ์

CIFAR100

เป็นส่วนขยายของ CIFAR 10 ซึ่งมี 100 คลาส แต่ละชั้นประกอบด้วย 600 ภาพสำหรับการฝึกอบรม 500 ภาพและ 100 ภาพสำหรับการทดสอบด้วยภาพสีพิกเซลขนาด 32 × 32 เดียวกัน

STL 10

รูปภาพแต่ละรูปมีขนาด 96×96 พิกเซลในรูปแบบ RGB

CALTECH 101

ชุดข้อมูล Caltech101 ประกอบด้วยรูปภาพจาก 101 หมวดหมู่วัตถุ (เช่น “เฮลิคอปเตอร์” “ช้าง” และ “เก้าอี้” เป็นต้น)

สำหรับแต่ละหมวดหมู่วัตถุ มีประมาณ 40 ถึง 800 ภาพ ในขณะที่คลาสส่วนใหญ่มีประมาณ 50 ภาพ ความละเอียดของภาพประมาณ 300×200 พิกเซล

CALTECH 256

เป็นชุดข้อมูลการรู้จำวัตถุที่มีรูปภาพจริง 30,607 รูป ที่มีขนาดต่างกัน ครอบคลุม 257 คลาส

สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20+) Matlab bkk center | Facebook