MNIST数据集重生！测试图片增加到6万张，LeCun点赞 |
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晓查 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一，用于0~9手写数字图像分类任务，包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。 但是官方测试集因为测试集样本太少，MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。 现在，来自纽约大学两位研究人员给MNIST测试集再增加5万张图片，叫做QMNIST，获得校友、也是MNIST发起者LeCun转发。 LeCun给予了这个数据集很高的评价，认为它“重生、恢复、扩展”了MNIST。 数据集内容QMNIST扩展数据集包含以下一些文件。 其中，前两个gz压缩文件和标准MNIST数据文件格式相同，不同的是QMNIST包含6万个测试样本。 前10000个QMNIST测试样本与MNIST测试集是逐一匹配的，后50000个示例是根据MNIST用算法重建的数据集。 使用方法QMNIST的GitHub页上提供了Pytorch平台的QMNIST数据加载器，需要将数据集下载至与pytorch.py相同的文件夹下将网络下载选项设置为download=’True’。 它与标准的Pytorch MNIST数据加载器兼容。 from qmnist import QMNIST# the qmnist training set, download from the web if not foundqtrain = QMNIST('_qmnist', train=True, download=True) # the qmnist testing set, do not download.qtest = QMNIST('_qmnist', train=False)# the first 10k of the qmnist testing set with extended labels# (targets are a torch vector of 8 integers)qtest10k = QMNIST('_qmnist', what='test10k', compat=False, download='True')# all the NIST digits with extended labelsqall = QMNIST('_qmnist', what='nist', compat=False)传送门数据集地址：https://github.com/facebookresearch/qmnist 论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.10498 — 完 — 小程序|全类别AI学习教程 AI社群|与优秀的人交流 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 喜欢就点「在看」吧 ! |
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