MNIST时尚穿搭数据集

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概述

MNIST时尚穿搭数据集

介绍

  • 数据集来源于Zalando文章的图片。

  • 数据集包括60,000个例子的训练集和10,000个例子的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像,与10个类的标签相关联。

  • Zalando打算将此数据集作为原始MNIST数据集的直接替代品,用于对机器学习算法进行基准测试。它共享相同的图像大小结构的训练和测试分割。

内容

  • 每张图像高28像素,宽28像素,总共784像素。每个像素都有一个与之相关联的像素值,表示该像素的明度或暗度,这个像素值是0到255之间的整数,数字越大表示越暗。

  • 训练和测试数据集有785列。第一列由类标签组成,表示服装的物品。其余的列包含关联图像的像素值。

  • 为了定位图像上的一个像素,假设我们将x分解为x = i * 28 + j,其中i和j是0到27之间的整数,像素位于一个28 x 28矩阵的第i行和第j列。例如,pixel31表示位于左边第四列和顶部第二行中的像素。

标签:

每个训练和测试示例都被分配到以下标签之一:

  • 0 T恤

  • 1 裤子

  • 2 套衫

  • 3 礼服

  • 4 层

  • 5 凉鞋

  • 6 衬衫

  • 7 运动鞋

  • 8 包

  • 9 靴

每一行都是一个单独的图像,第1列是类标签,其余列为像素号(共784个)。每个值都是像素的暗度(1到255)。

数据集转载自 https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist

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文件编号:574
上传时间:2021-01-27
文件大小:68.77M

Lisa

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分类:
计算机/软件
标签:
数据集