SVHN データセットは、データの前処理とフォーマットの要件を最小限に抑えた機械学習およびオブジェクト認識アルゴリズムの開発に使用される実画像データセットです。 MNIST と同様の特性 (例: 画像は小さな切り取られた数字) を持っていますが、桁違いに多くのラベル付きデータ (600,000 を超える数字画像) が含まれており、より困難で未解決の現実世界の問題 (自然図形の認識) から来ていることがわかります。およびシーン画像内の数字)。

このデータセットは、2011 年にスタンフォード大学によってリリースされました。データはすべて、Google ストリート ビュー画像の住宅番号から収集されています。関連論文には、「教師なし特徴学習による自然画像の数字の読み取り」などがあります。