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搜索资源列表

  1. SVT谷歌街景数据集

  2. svt有112M，这里分成两部分上传。 这是第1部分。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-05-24
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：hx921123

  1. svt谷歌街景数据集2

  2. 这是svt数据集的第2部分。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-05-24
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：hx921123

  1. SVT数据集（已标注）

  2. 街景数据集，原始数据为mat，现已转化为图像，并将label标注出来了

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-10
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_30620173

  1. 街景房屋号数据集说明

  2. Street View House Numbers (SVHN)，关于机器学习进阶常用的街景房屋号数据集的一个说明文档

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013703989

  1. 数字衡阳市县一体化地理信息公共服务云平台

  2. 　“数字衡阳”一体化信息公共服务云平台于2016年9月建成并通过省厅验收，“数字衡阳市县区一体化建设南岳项目”是衡阳市首个建成的数字县域，2017年7月完成南岳区数据采集更新工作。项目依据标准一体化、硬件一体化、应用一体化、数据一体化、平台一体化、运维一体化的建设思路，目前已建成一个全域时空大数据集、一体化时空大数据管理中心、一套一体化建设标准体系、一个基于租户模式的一体化时空大数据于地理信息公共服务云平台。南岳区全域近200平方公里1：2000高清影像图和线划图、街景数据等均已在平台生产。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-03-20
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：pengmin338

  1. 城市街景数据集图像分割

  2. 城市街景数据集，大约有3500张图片。每张图片为，街景图和标签图拼接成的。可以根据需求下载。深度学习初学者希望给大家带来帮助，共同进步。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：100mb
    • 提供者：howareyou890

  1. 6-Gans-02_DCGans

  2. Deep Convolutional GANs 本章中，将构建一个深度卷积生成对抗网络。简称：DCGAN。DCGAN论文发表于2015年，论文地址：[论文链接](https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf). 我们将在[Street View House Numbers](http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/) (SVHN)数据集基础上训练DCGAN。\ 该数据集来源于谷歌街景中房屋门牌数字（RGB图片）。 SVHN相比MN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：weixin_38535221

  1. 街景门牌号-数据集

  2. 街景门牌号数据集的下载链接，配合data_loader食用效果更佳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：885mb
    • 提供者：weixin_38706824

  1. Context-Encoding-of-Detected-Buildings:边界框就是我们所需要的-源码

  2. 建筑物的上下文编码 我们只需要边界框：通过检测到的建筑物的上下文编码对街景图像进行分类 介绍 本文提出了一种基于检测器-编码器-分类器框架的方法。与常见的端到端模型不同，我们的方法不直接使用整个图像的视觉特征。所提出的框架从检测器获得街景图像中建筑物的边界框。然后将其上下文信息（例如建筑物类别和位置）编码为元数据，最后通过递归神经网络对其进行分类。 为了验证我们的方法，我们结合了自动标签获取和专家注释，在BIC_GSV数据集的基础上，制作了包含19,070张街景图像和38,857栋建筑物的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 数据-数据集

  2. 街景图片 mchar_train.json mchar_val.json

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：710kb
    • 提供者：weixin_38576392

  1. Deep-Learnng-源码

  2. 深度学习 抽象的 该项目旨在根据Google街景图像对人行道上的店面的可访问性功能进行分类，它可以帮助视障人士避免在街上遇到危险的障碍物，并允许他们访问每家商店。我们正在对Faster-RCNN（物体检测中的一种流行架构）进行一些实验。它使我们可以更好地了解此模型实际上是如何“看到”物理对象的。 数据集 类别： 背景（0） 门（1） 旋钮（2） 楼梯（3） 斜坡（4） 数据集大小： 训练集：带有标签的928张图像 验证集：100张带标签的图像 检测结果 在不使用深度过滤的情况下进行测试 ****

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：120mb
    • 提供者：weixin_42144366

  1. Weakly-Supervised-Street-Text-Detection:在Pytorch中缺乏监督的街道文本检测，本地化和分段-源码

  2. 弱监督的街道文本检测 在Pytorch中缺乏监督的街道文本检测，本地化和分段。这不是执行此操作的最佳方法。我正在努力优化准确性和速度。 一些樱桃采摘了本地化文本的示例 在职的 通过首先使用各种字符的图像和非文本图像来训练字符不可知文本检测网络，来训练弱监督算法。此外，该网络用于标记未标记的图像，从而生成具有相应分段蒙版的图像。这些未标记的图像用于训练网络以训练文本分割网络。从分割的蒙版中导出边界框。 指示 通过运行安装所需的python软件包 pip install -r requirement

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：655kb
    • 提供者：weixin_42144707

  1. The Street View Text Dataset 街景文字数据集-数据集

  2. 街景文字（SVT）数据集是从Google街景中获取的。此数据中的图像文本具有较高的可变性，并且通常具有较低的分辨率。在处理室外街道级图像时，我们注意到两个特征。（1）图片文字通常来自业务标牌，（2）可以通过地理业务搜索轻松获得公司名称。 The Street View Text Dataset_datasets..txt The Street View Text Dataset_datasets..zip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：112mb
    • 提供者：weixin_38698367

  1. mask_AD:遮罩R-CNN，用于检测和模糊街道广告-源码

  2. 这是MaskRCNN模型，经过训练可模糊街头广告。 从 例子 [视频]（ ） 入门 使用对自定义数据集进行预训练的模型来分割和模糊您自己的图像或视频中的对象。 # Detect and blur image or video python3 blur.py (--image_path=/path/to/image.jpg | --video_path=/path/to/video.mp4) --model=/path/to/weigth.h5 您可以下载以训练自己的模型，该数据集由Goog

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：74mb
    • 提供者：weixin_42131705

  1. 零基础入门CV数据集-数据集

  2. 来源自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并进行匿名采样得到数据集。 mchar_data_list_0515.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：329byte
    • 提供者：weixin_38732277

  1. SVHN神经网络-源码

  2. SVHN神经网络 建立了卷积神经网络，以根据Google街景门牌号码（SVHN）数据集对门牌进行分类。 关于SVHN数据集 SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，而对数据预处理和格式化的要求最低。 SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42164931

  1. 生成模型：不同生成模型的实现-源码

  2. GAN 此仓库包含不同生成模型的实现。 该实现是我于2020年夏天在马格德堡（OvGU Magdeburg）上参加的“学习生成模型”课程的一部分。 除了我为完成这些作业所做的努力外，该代码还根据同学和我们尊敬的导师的想法进行了改编。 由于ipynb文件变得非常大，包括输出，因此我仅上传了代码。 生成的图像的一部分可以在下面找到。 1.甘 该模型在cifar10数据集上训练了25000步。 2.瓦瑟斯坦·甘 该模型在mnist数据集上训练了10000步 和街景房号（SVNH）数据集上的25000

  3. 所属分类：其它

  1. gtfs-grading-scheme：GTFS的定性验证方案-源码

  2. 注意：回购的全部内容目前是建议书草案。 GTFS分级方案v1.0.0 概述 由自动验证器标记为“有效”的数据集可能包含未检测到的定性错误，这些错误不适合面向骑车人的目的（例如，姓名拼写错误，头部标志不一致，信息丢失）。 因此，大多数数据使用者在将数据集添加到服务中时都会对其进行手动检查。 这些手动检查会查询官方的运输公司网站，图像（即Google街景）和其他真实信息，以验证面向骑手的GTFS值是否准确。 MobilityData旨在使用GTFS分级方案在开放和可复制的过程中标准化这些手动检查。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42132359

  1. sklearn-tutorial：为HyperionDev博客编写的图像识别教程-源码

  2. Scikit-learn图像识别入门教程的源代码。 要求：numpy，scipy，scikit-learn 本教程中使用的数据集是从获得的Google街景门牌号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42151772

  1. photos_with_depth-源码

  2. 深度照片 这是一个使用ML模型估算照片深度并产生散景效果的android应用程序。 该模型是取自纸，它是一种基于CNN-单个深度估计模型。 基于CNN的方法最近在从单个图像估计深度方面证明了令人鼓舞的结果。 由于难以收集标记的数据集，较早的方法通常将重点放在特定的视觉域上，例如室内场景或街景。 尽管这些方法的准确性仍无法与多视图立体算法竞争，但由于可以从相对深度注释，多视图立体，3D获得更大，更多样化的训练数据集，因此这一研究和输出模型特别有前途电影和合成数据。 对于只有一个彩色图像可用的情况

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42142062
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