实时奖金

结直肠癌组织纹理分类

结直肠癌组织纹理分类

可报名

奖金池 ¥ 6,000

结直肠癌(colorectal cancer,CRC)位于常见恶性肿瘤第三位并且死亡率极高,其早期诊断和肿瘤分期对治疗方式的选择有重要意义。近年来,越来越多的研究表明,纹理分析通过分析影像中像素或体素灰度的分布和联系,挖掘其细微结构和变化规律,能够更精确地评估肿瘤异质性、内在侵袭性和治疗抗性。因此纹理分析有助于肿瘤的早期诊断、分期和预后评估。 本赛题主要对结直肠癌的纹理影像进行分类,其中据集包含了5000张结直肠癌纹理的图片,图片大小为150*150的RGB图片。图片共分为8个类别,代表8种不同的纹理。

实时奖金

图片超分辨率挑战赛

图片超分辨率挑战赛

可报名

奖金池 ¥ 5,000

图像分辨率是用来评估图像中蕴含细节信息丰富程度的一个指标。高分辨率图像相对于低分辨率图像拥有更大的像素密度,更多的纹理细节信息。但在实际生活中,由于受到采集设备、网络传输介质等因素的影响,我们通常得到的是一些低分辨率的图像,因此图像超分辨率重建技术具有深远的研究意义。图像超分辨率是指将一幅低分辨率图像恢复成高分辨率的图像,在本数据集一共有1800张图片,其中包括900对高分辨率和低分辨率图片,这里高分辨率图片大小是低分辨率图片大小的四倍。训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

1024专属

安全帽佩戴检测

安全帽佩戴检测

可报名

20万元大奖(最新MacBook Pro+GPU资源)
本赛题为10月活动赛题,截止2019年11月11日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

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Cinic-10图像分类

Cinic-10图像分类

可报名

奖金池 ¥ 5,000

CINIC-10由CIFAR和ImageNet的图像组成。来自这些的图像不一定是相同的分布,呈现出新的挑战。CINIC-10 中共有 270,000 张图像,将这些图像平均分割为三个子集:训练集、验证集和测试集。

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人体骨骼动作识别

人体骨骼动作识别

可报名

奖金池 ¥ 6,000

该项目基于NTU RGB+D 120数据集,提取数据集中对应的视频中人的骨骼关键位置点,用于动作识别,共120个动作,数据集以json文件给出,包括frame:帧数,60帧,joints_num:25,25个关节的位置坐标joint_0_x,joint_0_y

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雨雪天气车辆检测分割

雨雪天气车辆检测分割

可报名

奖金池 ¥ 10,000

本数据集包含雨雪天气下摄像头记录的街道RGB照片以及热感应照片,目标是分割出照片中路面的车辆部分。数据集共包含2198对RGB照片和热感应照片,图片大小为640*480。

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中文微博的立场检测

中文微博的立场检测

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奖金池 ¥ 5,000

本次立场检测任务旨在自动确定微博作者对某一话题赞成给定topic(FAVOR),反对给定topic(AGAINST),或者两者都不是(NONE)。注意到给定topic可能不在微博文本中。这意味着立场检测不同于传统的目标检测/部分情绪分析。

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生活场景汉语语音识别

生活场景汉语语音识别

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奖金池 ¥ 10,000

本数据集是Mozilla收集的汉语普通话语音数据集,旨在帮助教会机器真人的说话方式。数据集共包含6234条语音文件,内容涵盖了历史、文学、科学等多方面知识。

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中文的命名实体识别

中文的命名实体识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

命名实体识别,英文简称NER,主要任务是识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名称、专有的名词等,以及关于时间、数量、货币、比例数值等文字。

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中文垃圾短信识别

中文垃圾短信识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

此数据集包含80万条中文短信,内容涉及广告、推销、生活等。 垃圾短信是指未经用户同意向用户发送的用户不愿意收到的短信息,或用户不能根据自己的意愿拒绝接收的短信息,主要包含以下属性:(一)未经用户同意向用户发送的商业类、广告类等短信息;(二)其他违反行业自律性规范的短信息。垃圾短信泛滥,已经严重影响到人们正常生活、运营商形象乃至社会稳定。通过查看短信,确定它是否是垃圾短信 0)非垃圾短信,1)垃圾短信

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猫脸关键点检测

猫脸关键点检测

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奖金池 ¥ 10,000

猫脸特征点检测是一项有趣的任务。本数据集共包含了9000张猫脸彩色图片,目的是检测脸部的九个关键点,包括两个眼睛关键点、一个嘴部关键点和六个耳朵关键点。标注顺序为左眼xy坐标,右眼xy坐标,嘴xy坐标,左耳点1xy坐标,左耳点2xy坐标,左耳点3xy坐标,右耳点1xy坐标,右耳点2xy坐标,右耳点3jxy坐标,坐标均为相对坐标值。

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TensorFlow2.0 人民币面值识别

TensorFlow2.0 人民币面值识别

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奖金池 ¥ 2,000

全网首个TensorFlow 2.0竞赛项目上线! 人民币面值识别是一个简单的图像分类任务,通过建立准确的分类模型识别出人民币面额。 第四套人民币是中国人民银行于1987年4月27日至1997年4月1日发行的一套货币,共有1角、2角、5角、1元、2元、5元、10元、50元、100元9种面额。 TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性,具有以下更新: 1、使用 Keras 轻松构建模型 2、在任意平台上实现稳健模型部署 3、为研究提供强大的实验工具 4、简化 API 接口,删掉多余的和重复的 API

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社交网站消息内容分类

社交网站消息内容分类

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奖金池 ¥ 2,500

此数据集包含超过10000条社交平台Twitter上的推文,其中包括对一些'着火'、'隔离'、'混乱'等关键词的搜索,判断推文内容是否涉及灾难性的事件(这里排除对一些文字、电影评论或者非灾难事件等开玩笑的内容)。

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呼吸声音推断呼吸系统疾病

呼吸声音推断呼吸系统疾病

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奖金池 ¥ 3,000

呼吸声音是呼吸系统是否健康的重要参考指标。例如,喘息声是患有哮喘或慢性阻塞性肺病(COPD)患者常见的现象。 呼吸声音数据集由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建。它包括920个不同长度的注释录音,录音长度10到90秒,数据包括干净的呼吸音以及模拟真实生活条件的嘈杂录音。这些录音来自126名患者,患者遍及儿童、成人和老年人。

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用户商场评价情感分析

用户商场评价情感分析

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奖金池 ¥ 1,000

此数据集涵盖了24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据。每条数据包含用户对餐馆的四个维度的评分(总体,环境,口味,服务),评分为从1到5的整数。该数据集适合做推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析

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Stanford-Sentiment-Treebank 情感分析

Stanford-Sentiment-Treebank 情感分析

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奖金池 ¥ 5,000

随着我们越来越多地通过社交网络分享这些观点,一个结果是创造了大量的情感储备,如果系统地分析,可以提供关于我们在产品,个性和问题方面的集体喜好和不喜欢的线索。 这个项目由斯坦福大学的研究生 Richard Socher 发起,在构建 NaSent 的过程中,Socher 和他的团队从烂番茄网站拿来了 1.2万 个句子,将其拆分为 21.4 万个短语,标记为非常消极、消极、中性、积极、非常积极等,然后将这些数据输入系统之中,并以此为基础对句子做分析。

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UrbanSound8K-城市音频分类

UrbanSound8K-城市音频分类

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奖金池 ¥ 4,000

该数据集收录的城市声音包含10个声音类别、8732个声音文件(每个文件最长不超过4秒)。 环境声音分类是一个不断发展的研究领域,例如对导致城市噪声污染的声音研究。鉴于对环境,特别是城市环境声音进行分类的各种研究,我们应该使用哪种分类法,它是否能满足我们的研究需求等并没有明确的结论。通过本赛题建立准确的音频分类模型,希望给大家带来更多对音频分类方法上的思考与突破。

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农作物病虫害检测

农作物病虫害检测

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奖金池 ¥ 2,000

病虫害的诊断对于农业生产来说至关重要。本次农作物病虫害识别比赛邀请参赛者设计算法与模型,对图像中的农作物叶子进行病虫害识别。

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细胞图像分类-疟疾病诊断

细胞图像分类-疟疾病诊断

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奖金池 ¥ 3,000

通过检测包含疟疾的图像细胞帮助医生尽早确诊疟疾病患者并及时进行治疗。该数据集包含两个文件:感染/未感染,共有27,588张图片。

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中文阅读理解练习赛

中文阅读理解练习赛

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奖金池 ¥ 2,000

该数据集提供一个中文问题并列出与其有关联的句子描述,建立判断模型并从列出的所有句子中正确选择一个或多个具有相关联的句子作为答案. 数据格式为:提供的问题(第一列),问题的相对应句子(第二列),以及他们的答案注释(第三列);如果文档句子是问题的正确答案,则其注释将为1,否则其注释将为0。 所有数据集文件都以UTF-8编码。

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COLA 英文句子可理解性分类

COLA 英文句子可理解性分类

可报名

奖金池 ¥ 5,000

完整句式的英文句子语料库(COLA)代表是可以被正常人听得懂的可接受语料,由语言学专家标记为可理解和不可理解的10657个英文句子组成。

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表征患者血液样本分析之白细胞分类

表征患者血液样本分析之白细胞分类

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奖金池 ¥ 5,000

基于血液的疾病诊断通常涉及识别表征患者血液样本。检测和分类白细胞的自动化方法具有重要的医学应用。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像(JPEG),对于分成4个不同文件夹(根据细胞类型)的4种不同细胞类型中的每一种,大约有3,000个图像。细胞类型是嗜酸性粒细胞,淋巴细胞,单核细胞和中性粒细胞。

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哥伦比亚大学公众人物五官定位

哥伦比亚大学公众人物五官定位

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奖金池 ¥ 5,000

哥伦比亚大学公众人物数据集是一个包含大量人脸标签的数据集,包含超过20万张名人照片,每张照片包含40个属性标签。此数据集中的图片包含多种人体姿势与背景干扰。 该数据集具有丰富的多样性,大量的样本以及多种标注,包括: 10177名个体,202599张面部图片,以及每张图片中5个位置标注和40种二元属性标注(如是否戴帽子等),该数据集可以用来做人脸五官定位

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7种表情分类

7种表情分类

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奖金池 ¥ 1,000

本数据集是一个包含7种表情的图片数据集,表情分别为平静、愤怒、失落、恐惧等。原数据集中表情由10位日本女性学生提供,每个人分别提供若干张不同表情的照片。我们对数据集进行了翻转,明暗变化等数据增强处理,使得数据大小从213增加到了852。

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今日头条新闻分类

今日头条新闻分类

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奖金池 ¥ 2,000

今日头条中文新闻(文本)分类数据集由今日头条客户端提供,共计382688条数据,15个分类。 分类code:民生/文化/娱乐/体育/财经/房产/汽车/教育/科技/军事/旅游/国际/证券/农业/电竞

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5种花分类

5种花分类

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奖金池 ¥ 800

该数据集包含5种不同种类的花的彩色图片,类别包括玫瑰,向日葵,雏菊,蒲公英和郁金香。使用该数据集对5种花进行分类。

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2005 VOC挑战赛

2005 VOC挑战赛

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奖金池 ¥ 2,500

PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该数据集取自TU-Darmstadt, Caltech, TU-Graz 和 UIUC等发布的数据集。在该数据集中每张图片中的物体都由人工标注,物体包含汽车,摩托车,自行车和人体四类。

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Quora-检测两个问题是否重复

Quora-检测两个问题是否重复

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奖金池 ¥ 3,000

此数据集是Quora网站公开的数据集,包含了40万条数据。每条数据由两个看起来相似的问题及问题是否重复的标签组成。该数据集可用来训练具有判断能力的NLP模型。

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心脏病诊断预测

心脏病诊断预测

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奖金池 ¥ 500

此数据集来自克利夫兰医学研究中心的心脏病患者数据,可用于建立心脏病诊断模型。该数据集包括270个样本,每条数据涵盖了年龄,性别,血浆类固醇含量以及是否患有心脏病等14个属性

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猫狗大战,开始分类一决胜负!

猫狗大战,开始分类一决胜负!

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奖金池 ¥ 500

该数据有猫和狗两类图片,一共有25000张图片,猫狗各占一半,可以用来做图片分类的入门数据。

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鸢尾花识别

鸢尾花识别

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奖金池 ¥ 500

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

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200种鸟类图像分类

200种鸟类图像分类

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奖金池 ¥ 3,000

Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) 是一个图像数据集,包含200种鸟类(主要是北美洲)的照片。分类数量:200 图片数量:6,033 标注:边界框,分割,属性

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3981个中文文字图像识别

3981个中文文字图像识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

本数据集为3981个中文文字的图片数据集,图片已经剪裁完成,每个文字有多种不同字体下提取的图片。 1.ASCII码范围,[0x21--0x7e]。 2.汉字标点符号,14个。 3.常用的3981个字汉字。取自《义务教育语文课程标准(2011版)》

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美国点评网站Yelp评价预测赛

美国点评网站Yelp评价预测赛

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奖金池 ¥ 5,000

该数据集包含美国15万用户对18万家企业的100万条点评,涵盖超过140万个商业属性,包括营业时间,停车位,便利性和环境等等。每条数据包括企业名称,位置,属性和类别

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人脸关键点检测(五点)

人脸关键点检测(五点)

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奖金池 ¥ 10,000

这些图片是用亚马逊机械土耳其人手工标注的,以精确定位眼睛、鼻子和嘴。最终的数据集包括40000个图像,其中主要面部组件的注释高度准确、详细和一致。

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测测星座文本分类

测测星座文本分类

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奖金池 ¥ 1,000

首次由测测星座提供文本分类数据,致力于发掘在当下的AI时代为娱乐产业赋能升级的最佳解决方案。目前测测已经发展成为中国最大的移动星座社区,积累了近千万的个人档案数据,构建了全闭环、高频率、语音化的在线咨询服务场。

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62种交通信号标志识别

62种交通信号标志识别

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奖金池 ¥ 5,000

BelgiumTSC 是一个图像数据集,包含62种交通信号标志的照片。分类数量:62 图片数量:6,954 标注:种类编号

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SLR-手语识别挑战赛

SLR-手语识别挑战赛

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奖金池 ¥ 5,000

这个数据集为手语识别(Sign Language Recognition),识别500个类别的手语单词。数据集包含了超过11万的样本,每个样本都包含了25个人体关键点的位置轨迹。

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Caltech256 图像分类竞赛

Caltech256 图像分类竞赛

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奖金池 ¥ 4,000

Caltech-256 物品分类数据集由Caltech-101数据集演变而来,该数据集选自Google Image数据集,并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中共有30,607张图片,256个图片类别,每个类别包括超过80张图片。

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手部图像性别分类和生物识别

手部图像性别分类和生物识别

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奖金池 ¥ 10,000

这是一个由190名受试者,年龄在18-75岁之间收集的11,076张手部图像(1600 x 1200像素)。要求每个受试者打开并关闭他的右手和左手的手指。每只手都从背侧和掌侧拍摄,背景均匀,并与相机大致保持相同的距离。存在与每个图像相关联的元数据的记录,其包括:(1)主题ID,(2)性别,(3)年龄,(4)肤色,以及(5)捕获的手的一组信息,指的是手部图像是否包含配饰、指甲油或不规则。本数据由 Mahmoud Afifi 提供。

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CIFAR100种图片分类练习赛

CIFAR100种图片分类练习赛

可报名

奖金池 ¥ 2,000

此数据集与CIFAR-10类似,不同之处在于它有100个类型,每类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个小类分为20个大类,每张图片包含其所属的小类和大类标签。

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101种食物分类预测竞赛

101种食物分类预测竞赛

可报名

奖金池 ¥ 5,000

该数据集包含了101个食品类别,其中包含101,000个图像。对于每个类别。注意,训练图像没有清理,因此仍然包含一些噪音。这主要是以强烈的色彩和有时错误的标签形式出现的。所有图像都重新缩放,最大边长为512像素。

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Speech Command 语音分类

Speech Command 语音分类

可报名

奖金池 ¥ 5,000

这个数据集为语音命令识别(speech command),识别12个类别的语音,包括10种语音命令、静音以及其他语音的。数据集包含了超过2万多的语音文件。

实时奖金

MNIST手写数字识别练习赛

MNIST手写数字识别练习赛

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奖金池 ¥ 600

MNIST手写数字数据库具有60,000个训练集和10,000个测试集。它是NIST大集合的子集。数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心。数据集中图像为28*28的二进制图片。它是一个很好的入门计算机视觉的数据集。

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CIFAR-10 图片分类预测

CIFAR-10 图片分类预测

可报名

奖金池 ¥ 1,000

CIFAR-10数据集是一组图像,通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用最广泛的数据集之一。 CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60,000个32x32彩色图像。 10个不同的类别代表飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船和卡车。每个类别有6000张图片,该数据集共有5万张训练图片以及1万张测试图片

实时奖金

动植物图像分类预测

动植物图像分类预测

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奖金池 ¥ 1,000

该数据集下包含俩类图像集,动物和植物。这是一个简单的二分类预测练习赛,通过建立模型准确预测动物和植物的图像类别。
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