标签:图像识别
FDDB数据集的图片来自于美联社和路透社新闻报道图片,并删除了重复图片。数据集包含2845张图片,共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括:不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片,同时包括灰度图和彩色图,标准的人脸标注区域为椭圆形。
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域,可用于图像分类、定位、检测等研究工作。数据集有1400多万幅图片,涵盖2万多个类别,其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。
COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集在图像分割语义理解取得了巨大的进展。
Deep Learning API and Server in C++11 with Python bindings and support for Caffe, Tensorflow, XGBoost and TSNE
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