背景： 该数据集的论文想要证明在模式识别问题上，基于CNN的方法可以取代之前的基于手工特征的方法，所以作者创建了一个手写数字的数据集，以手写数字识别作为例子证明CNN在模式识别问题上的优越性。 简介： MNIST数据集是从NIST的两个手写数字数据集：Special Database 3 和Special Database 1中分别取出部分图像，并经过一些图像处理后得到的。 MNIST数据集共有70000张图像，其中训练集60000张，测试集10000张。所有图像都是28×28的灰度图像，每张图像包含一个手写数字。

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WHU建筑物实例分割数据集(已转为标准coco格式) 规模:7152张图像,20万栋建筑物 地面分辨率:0.3m 用途:mask rcnn等网络的训练与测试 遥感/建筑物提取/实例分割/图像处理

MORPH-II数据集由16至77岁人群的照片组成，每个人平均有4张照片。这是公开的最大的纵向人脸图像数据集。学术版包含了大约55000张5年拍摄的图像。MORPH-II数据集收集了55134张头像，其中提供了有价值的纵向数据。

图像处理常用的Kodak24数据集，很多地方下载这个都要积分，一个开源数据集，真的这些人好烦。0积分大家拿去。

提供室外、室内、人物场景红外图像原始数据集下载，供红外图像算法研究人员使用 图像大小640*512，数据格式：16bit无符号类型

用于图像融合/图像去噪/图像增强的数据集以及使用平均法和最大值法进行图像融合的两个 MATLAB 文件

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。