MNIST数据集重生！测试图片增加到6万张，LeCun点赞
与标准的Pytorch MNIST数据加载器兼容。
晓查 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
MNIST数据集是图像分类领域的基准测试之一，用于0~9手写数字图像分类任务，包含6万张训练图像和1万张测试图像。它已经有20多年的历史了。
但是官方测试集因为测试集样本太少，MNIST通常被认为不能提供有意义的置信区间。
现在，来自纽约大学两位研究人员给MNIST测试集再增加5万张图片，叫做QMNIST，获得校友、也是MNIST发起者LeCun转发。
LeCun给予了这个数据集很高的评价，认为它“重生、恢复、扩展”了MNIST。
数据集内容
QMNIST扩展数据集包含以下一些文件。
其中，前两个gz压缩文件和标准MNIST数据文件格式相同，不同的是QMNIST包含6万个测试样本。
前10000个QMNIST测试样本与MNIST测试集是逐一匹配的，后50000个示例是根据MNIST用算法重建的数据集。
使用方法
QMNIST的GitHub页上提供了Pytorch平台的QMNIST数据加载器，需要将数据集下载至与pytorch.py相同的文件夹下将网络下载选项设置为download=’True’。
它与标准的Pytorch MNIST数据加载器兼容。
from qmnist import QMNIST
# the qmnist training set, download from the web if not found
qtrain = QMNIST('_qmnist', train=True, download=True)
# the qmnist testing set, do not download.
qtest = QMNIST('_qmnist', train=False)
# the first 10k of the qmnist testing set with extended labels
# (targets are a torch vector of 8 integers)
qtest10k = QMNIST('_qmnist', what='test10k', compat=False, download='True')
# all the NIST digits with extended labels
qall = QMNIST('_qmnist', what='nist', compat=False)传送门
数据集地址：
https://github.com/facebookresearch/qmnist
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1905.10498
版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。
- 脑机接口走向现实，11张PPT看懂中国脑机接口产业现状｜量子位智库2021-08-10
- 张朝阳开课手推E=mc²，李永乐现场狂做笔记2022-03-11
- 阿里数学竞赛可以报名了！奖金增加到400万元，题目面向大众公开征集2022-03-14
- 英伟达遭黑客最后通牒：今天必须开源GPU驱动，否则公布1TB机密数据2022-03-05
相关阅读
用AI实现隔墙“透视”，准确率达97%，这家中国公司研究入选CVPR
一家来自中国的AI创业公司合刃科技，尝试用墙壁散射的光去复原被遮挡数字，正确率最高能达到97%，整个过程不需要1秒，更适合用在需要实时处理的自动驾驶。
