图像分类项目中数据集的要求,图像分类和目标检测的区别

图像分类项目中数据集的要求,图像分类和目标检测的区别

Generation:图片生成(image data generation)任务有多个目的，典型的生成任务包括：1)基于一个T1-weight 图片生成T2-weight 图像；2)从一种染色的病理图像生成另一种染色的图像二、从志愿者、体检中心、社区筛查项目、科研项目等其他数据收集行为同样应当由伦理委员会进行审查和批准，保证数据脱敏、患者隐私安全和患者利益。2.数据质量要求：数据集应当使用标准

基于这套专利分类体系，比赛方将专利划分为36 类，并对分类标签进行脱敏处理，要求参赛者根据比赛方提供的958条标注数据，提出一套算法，对测试集的类别进行单标签预测。在每条标注数据Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420) 其中，用train_test_split就能对数据及其标签进行划分，test_size=0.3

∪△∪ 随机选择图像展示结果如下所示：2.2 CIFAR-10和CIFAR-100 CIFAR-10数据集5万张训练图像、1万张测试图像、10个类别、每个类别有6k个图像，图像大小32×32×3。下图列举了10个类，每一这个数据集的⽬的是正确的分类包含猫、狗、⼤熊猫的图像。每个类别包含1000张图⽚，总共3000张图⽚，这个数据集是另⼀个“⼊门”数据集，可以在CPU或GPU上快速的训练深度学习

更多数据增广介绍可参考：PaddleClas教程→数据增广。https://github/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment数据集共分为三个部分，包括训练集(60%或1920张图像)、评估集(20%或640张图像)和测试集(20%和640张)。平均而言，训练集、评估集和测试集中的患有疾病的占比分别为60±7%、20±7%和20

(3)分割精度：分割需要进行像素级的分类，因此对分割精度要求很高，比如在边缘处的分割瑕疵容易被放大。近似语义生成（Simbert[6]）及公域数据集[8]挖掘。