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MNIST手写数字识别练习赛
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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。
入门
经典
图像分类
1669
实时奖金
CIFAR-10 图片分类预测
奖金池 ¥ $vue{ "1000" | addPunc }
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
简单
经典
图像
1022
实时奖金
动植物图像分类预测
奖金池 ¥ $vue{ "1000" | addPunc }
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。
简单
图像分类
TensorFlow
394
实时奖金
Speech Command 语音分类
奖金池 ¥ $vue{ "5000" | addPunc }
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。
中等
语音分类
TensorFlow
408
实时奖金
101种食物分类预测竞赛
奖金池 ¥ $vue{ "20000" | addPunc }
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。
简单
图像分类
Keras
PyTorch
TensorFlow
CNN
3382
实时奖金
美国点评网站Yelp评价预测赛
奖金池 ¥ $vue{ "12000" | addPunc }
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
简单
自然语言处理
Keras
1191
实时奖金
搜狗新闻文本分类预测
奖金池 ¥ $vue{ "2000" | addPunc }
该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据。根据新闻正文内容分析新闻的类别
简单
自然语言处理
Keras
497
实时奖金
CIFAR100种图片分类练习赛
奖金池 ¥ $vue{ "2000" | addPunc }
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。
简单
经典
图像分类
460
实时奖金
升级版MNIST手写数字识别练习赛
奖金池 ¥ $vue{ "600" | addPunc }
Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
简单
图像分类
2208
实时奖金
Caltech256 图像分类竞赛
奖金池 ¥ $vue{ "12000" | addPunc }
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。
简单
图像分类
PyTorch
1332
已报名
未报名
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置顶
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参赛人数
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实时奖金
算法悬赏
积分福利
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置顶
已报名
悬赏金 ¥ $vue{ String(item.bonus_pool) | addPunc } + 免费GPU资源
奖金池 ¥ $vue{ String(item.bonus_pool) | addPunc }
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