HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات التعرف المستمر على الكائنات CORe50

التاريخ

منذ 3 أعوام

الحجم

46.84 GB

المؤسسة

جامعة بولونيا

عنوان URL للنشر

vlomonaco.github.io

مجموعة بيانات CORe50 هي معيار لمجموعة البيانات للتعرف المستمر على الكائنات، وتستخدم بشكل أساسي لتقييم التعرف المستمر في بيئات التعرف على الكائنات، بالإضافة إلى طرق الأساس لثلاثة سيناريوهات مختلفة للتعلم المستمر.

تم إصدار هذه المجموعة من البيانات من قبل جامعة بولونيا في عام 2017. الناشرون الرئيسيون هم فينسينزو لوموناكو وديفيد مالتوني. الورقة البحثية ذات الصلة هي "CORe50: مجموعة بيانات جديدة ومعيار للتعرف المستمر على الكائنات".

CORe50.torrent
البذر 3جارٍ التنزيل 0مكتمل 832إجمالي التنزيلات 1,805
  • CORe50/
    • README.md
      1014 字节
    • README.txt
      1.98 KB
      • data/
        • batches_filelists.zip
          43.32 MB
        • bbox.zip
          44.64 MB
        • core50_128x128.zip
          5.53 GB
        • core50_128x128_depth.zip
          6.37 GB
        • core50_350x350.zip
          32.19 GB
        • core50_350x350_depth.zip
          36.82 GB
        • core50_class_names.txt
          36.82 GB
        • core50_imgs.npz
          42.17 GB
        • core50_test.record
          43.23 GB
        • core50_train.record
          46.84 GB
        • dataset_dims.zip
          46.84 GB
        • labels2names.pkl
          46.84 GB
        • paths.pkl
          46.84 GB
    • samples_0.png
      46.84 GB
    • samples_1.png
      46.84 GB
    • samples_2.jpg
      46.84 GB

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
مجموعة بيانات التعرف المستمر على الكائنات CORe50 | مجموعات بيانات | HyperAI