[情報] 手寫數字資料集

[jikker (魯蛇王)]

[關鍵字]: 手寫數字資料集

[出處]: 自己

[重點摘要]: https://github.com/jikker/-2-digit-handwritten-number-data

自己蒐集的手寫數字資料 目前已有13萬張圖片

MNIST的資料太漂亮了，不是真實世界會遇到的資料，
     (雜訊處理的很好)
用MNIST來跑只是好看而已，辨識度99%，拿來套在真實世界，

有時連70%都達不到，這是我自己蒐集的手寫數字資料，

大概有20個人左右的筆跡，持續增加中，分享給大家使用，

會有一些雜訊，但是我辨識的目標就是很容易有雜訊，

所以乾脆把雜訊也丟進去，讓他自行產生抗體 XD

我目前的模型 辨識度約可達到 92%~95% (訓練完，在這個資料集內隨機取樣辨識)

如果有大大用這些資料跑出更好的辨識度 拜託告訴我

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.87.162.162
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1526613112.A.233.html
→ hsnuyi: 傳統的DIP就可以處理"雜訊" 這年頭都直接灌進CNN不預處理
→ hsnuyi: 的就是了
→ jikker: 我所謂的"雜訊" 是 手寫文字超出格子 造成下一格會多一筆
→ jikker: https://i.imgur.com/3V0fQx8.png 像這樣
→ jikker: 請問這種的DIP要怎麼處理比較好?
→ followwar: SVHN也很多這種的，就不理他
推 acctouhou: Autoencoder不是可以降噪 那個套下去看看啊
→ abc2090614: 感謝分享