Bildbearbeitung kostenlos downloaden deutsch

Die 43 überarbeiteten vollständigen Beiträge wurden sorgfältig geprüft und aus 91 Einreichungen ausgewählt. Die Deutsche Konferenz zur Mustererkennung ist das jährliche Symposium der Deutschen Gesellschaft für Mustererkennung (DAGM). Es ist der nationale Ort für die jüngsten Fortschritte in der Bildverarbeitung, Mustererkennung und Computervision und folgt der langen Tradition der DAGM-Konferenzreihe. Ich bevorzuge Rest apis, damit ich nicht herunterladen muss: frost.met.no/ – 15K trafen Stationen rund um den Globus die ältesten Daten, die ich gefunden habe, stammt von 1937 data.cityofnewyork.us/browse – ich hatte die gleichen mehr als 1000 Datensätze täglich aktualisiert. Die BAM-Software zur Röntgenbildanalyse von A. Alekseychuk und U. Zscherpel, BAM Division 8.3 Visual Genome: Visual Genome ist ein Datensatz und eine Wissensdatenbank, die in dem Bemühen geschaffen wurde, strukturierte Bildkonzepte mit Sprache zu verbinden. Die Datenbank verfügt über eine detaillierte visuelle Wissensdatenbank mit einer Beschriftung von 108.077 Bildern. Indoor-Szenenerkennung: Ein sehr spezifisches Dataset, das nützlich ist, da die meisten Szenenerkennungsmodelle besser “außen” sind.

Enthält 67 Innenkategorien und insgesamt 15620 Bilder. Anzahl der Rekorde: 330K Bilder, 80 Objektkategorien, 5 Untertitel pro Bild, 250.000 Personen mit Schlüsselpunkten Lego Bricks: Ungefähr 12.700 Bilder von 16 verschiedenen Lego-Steinen, die von Ordnern und Computer mit Blender gerendert wurden. Beschriftete Gesichter in freier Wildbahn: 13.000 beschriftete Bilder menschlicher Gesichter, die bei der Entwicklung von Anwendungen verwendet werden können, die Gesichtserkennung beinhalten. Wenn Sie andere offene Datensätze kennen, die Sie Personen empfehlen, die ihre Reise mit Deep Learning/unstrukturierten Datensätzen beginnen, können Sie diese bitte zusammen mit den Gründen vorschlagen, warum sie aufgenommen werden sollten. Orte: Szenenzentrierte Datenbank mit 205 Szenenkategorien und 2,5 Millionen Bildern mit einer Kategoriebezeichnung. Computer Vision ermöglicht es Computern, den Inhalt von Bildern und Videos zu verstehen. Das Ziel der Computervision ist es, Aufgaben zu automatisieren, die das menschliche visuelle System ausführen kann. Dieses Dataset ist ein weiteres Dataset für die Bildklassifizierung. Es besteht aus 60.000 Bildern von 10 Klassen (jede Klasse wird als Zeile im obigen Bild dargestellt). Insgesamt gibt es 50.000 Trainingsbilder und 10.000 Testbilder.

Der Datensatz ist in 6 Teile unterteilt – 5 Trainingschargen und 1 Testbatch. Jeder Stapel hat 10.000 Bilder. Zu den Aufgaben der Computervision gehören Bildaufnahme, Bildverarbeitung und Bildanalyse. Die Bilddaten können in verschiedenen Formen stammen, z. B. Videosequenzen, Ansicht von mehreren Kameras in unterschiedlichen Winkeln oder mehrdimensionale Daten von einem medizinischen Scanner. MNIST ist eines der beliebtesten Deep Learning-Datasets. Es ist ein Datensatz mit handschriftlichen Ziffern und enthält einen Schulungssatz von 60.000 Beispielen und einen Testsatz von 10.000 Beispielen. Es ist eine gute Datenbank zum Ausprobieren von Lerntechniken und tiefen Erkennungsmustern für reale Daten, während sie minimale Zeit und Mühe in der Datenvorverarbeitung aufbringt. The Million Song Dataset ist eine frei verfügbare Sammlung von Audio-Features und Metadaten für eine Million zeitgenössische populärer Musiktitel. Seine Ziele sind: ISee! (oft als IC abgekürzt) ist eine Software, die zum Zwecke der Bildanalyse von industriellen Röntgenaufnahmen mit Microsoft Windows Betriebssystem entwickelt wurde. ISee! ist nicht nur ein weiterer Bildbetrachter (naja, es ist ein fortschrittlicher Bildbetrachter), sondern der Hauptzweck ist die Analyse, d.h.

die Messung und Dokumentation hochauflösender Bilder mit hoher Bittiefe, die in der Regel in der wissenschaftlichen und industriellen digitalen Bildgebung und insbesondere in der digitalen Industrieradiologie entstehen.

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