arXiv (Cornell University)· 2017· Ön baskı
Fashion-MNIST: Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Kıyaslamak İçin Yeni Bir Görüntü Veri Seti
Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms
- 6.097atıf
- 2017yıl
Kısa özet
10 moda ürünü kategorisine ait 70.000 adet 28x28 gri tonlamalı görüntüden oluşan Fashion-MNIST veri seti, makine öğrenmesi algoritmalarını kıyaslamak için orijinal MNIST veri setinin doğrudan yerine geçebilecek bir alternatif olarak sunulmuştur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- 10 moda kategorisine ait 70.000 görüntü içeren Fashion-MNIST veri seti tanıtılıyor.
- Görüntüler 28x28 boyutunda, gri tonlamalı ve kategori başına 7.000 adettir.
- Orijinal MNIST veri seti için doğrudan bir yerine geçme çözümü olarak tasarlanmıştır.
- MNIST ile aynı görüntü boyutu, veri formatı ve eğitim/test bölümleme yapısını korur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We present Fashion-MNIST, a new dataset comprising of 28x28 grayscale images of 70,000 fashion products from 10 categories, with 7,000 images per category. The training set has 60,000 images and the test set has 10,000 images. Fashion-MNIST is intended to serve as a direct drop-in replacement for the original MNIST dataset for benchmarking machine learning algorithms, as it shares the same image size, data format and the structure of training and testing splits. The dataset is freely available at https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. arXiv (Cornell University), 2017 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science