文件名称：matlab代码影响-google-streetview-house-number-recognition:google-streetview
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 02:05:26
系统开源
matlab代码影响项目名称 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。 可以看出它的风格与MNIST相似（例如，图像的裁剪数字很小），但结合了更多数量级的标记数据（超过600,000位数字图像），并且来自一个更加困难，尚未解决的现实问题（识别自然场景图像中的数字和数字）。 SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。 有10个类别，每个数字1个。 数字'1'带有标签1，'9'带有标签9，'0'带有标签10。73257位用于培训，26032位用于测试，以及531131个额外的，难度稍低的样本，用作额外的培训数据格式： 带有字符级边界框的原始图像。 类似于MNIST的MNIST 32 x 32图像（许多图像确实在侧面包含一些干扰物）。 我的项目是训练CNN来识别不超过三位数的数字。 入门 转到并下载训练，测试和验证数据集，并将其传输到image_dir文件夹中。 将代码和image_dir文件夹转移到一个文件夹中 在gsv_whole_num_process.py和gsv_matlab.py中相应地更改文件路径 按照以下顺
【文件预览】：
google-streetview-house-number-recognition-master
----README.md(2KB)
----gsv_whole_num_process.py(3KB)
----gsv_matlab.py(2KB)
----model1.py(9KB)