저는 현재 신경 네트워크에 대한 논문을 쓰고 있습니다. 참조 데이터 집합으로 CIFAR10을 사용하고 있습니다. 이제는 저의 논문에서 몇 가지 예제 결과를 보여 드리고자합니다. 문제는 데이터 세트의 이미지가 32x32 픽셀이므로 종이에 인쇄 할 때 뭔가를 인식하는 것이 정말 어렵다는 것입니다.CIFAR10 데이터 세트에서 원본 HQ 이미지를 가져올 수 있습니까?
원본 이미지를 더 높은 해상도로 유지할 수있는 방법이 있습니까?
업데이트 : 이미지 처리 알고리즘을 요구하지는 않지만 CIFAR-10에 제시된 원본 이미지의 경우. 내 고지에 넣으려면 고해상도 샘플이 필요합니다.
나는 이제 같은 문제가 있으며 방금 질문을 찾았습니다.
CIFAR은 라벨 에서 작성되었으며 CIFAR에서 tinyimages로 색인을 공유하기에 충분합니다. 이제 작은 이미지에는 원본 이미지의 URL이 포함 된 메타 데이터 파일과 원하는 이미지 (예 : CIFAR 색인에 포함 된 이미지)를 가져 오는 도구 상자가 포함되어 있습니다.
그래서이 작업을 수행하고 결과를 공유하는 매트 파일을 작성할 수 있습니다 ...
그들은 단지 작은 위치 :
이 CIFAR-10 및 CIFAR-100은 8000 만 작은 이미지 데이터 세트의 labeled subsets 있습니다.
궁금하신 경우 Google 역상 검색을 사용할 수 있습니다.
이 옵션을 고려했지만 유용하지 않습니다. Google 알고리즘 및 데이터베이스는 사용하기에 충분할만큼 강력하지 않습니다. – jnovacho
당신이나 알고리즘에 어려움이 있습니까? 분명히 ANN은 CIFAR10 데이터 세트가 객체 인식에 사용되기 때문에이를 수행 할 수 있어야합니다. 어쩌면 너 뭔가 잘못하고있는거야? 학습자가 직접 작성하는 경우 코드를 디버그하는 데 도움이되는 기성품 솔루션을 사용해보십시오. – Emre
@Emre ANN 알고리즘을 요구하는 것이 아니라 원본 파일을 요구합니다. 나는 그 질문을 편집했다. – jnovacho
분명했습니다. 나는 당신이 그것을 필요로하는 이유를 물었습니다. 왜냐하면 학습자는 작은 이미지를 잘 훈련시킬 수 있기 때문입니다. – Emre