해당 저장소에는 Machine Learning에 사용되는 몇몇은 간단한 Datatset들이 있다.
In this repository contains several famous datasets.
필자가 운영 중인 구글 드라이브를 방문하여 다운로드 받는다.
I saved at my Google Drive. You can donload it at the below link
https://drive.google.com/drive/folders/1jm7hM4s0GRgglhdpD6U38R6kULrIuM13?usp=sharing
다운로드 후에 "01_CIFAR10_32pixels" 에서 압축을 푼다.
After the download, unzip it at "01_CIFAR10_32pixels" folder.
Python 스크립트를 사용하여서도 생성을 시킬수 있다.
"Generate_Cifar_X_Datasets.py" 에서 Datasets = "cifar_10_32_pixels" 을 선택한후에 다음을 실행 시킨다.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
You can generate the impage files using python script.
At "Generate_Cifar_X_Datasets.py" , choose Datasets = "cifar_10_32_pixels", then execue the python file.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
https://github.com/YoongiKim/CIFAR-10-images
"Train_from_directory.py" 에서 Datasets = "cifar_10_32_pixels" 을 선택한 후에 다음 파이썬 파일을 실행 시킨다.
python Train_from_directory.py
At "Train_from_directory.py" , choose Datasets = "cifar_10_32_pixels", then execue the python file.
python Train_from_directory.py
필자가 운영 중인 구글 드라이브를 방문하여 다운로드 받는다.
I saved at my Google Drive. You can donload it at the below link
https://drive.google.com/drive/folders/1T98HtF3Cd-z0PYwB9K4cCSpW8BdcKfrf?usp=sharing
다운로드 후에 "02_CIFAR100_32pixels" 에서 압축을 푼다.
After the download, unzip it at "02_CIFAR100_32pixels" folder.
Python 스크립트를 사용하여서도 생성을 시킬수 있다.
"Generate_Cifar_X_Datasets.py" 에서 Datasets = "cifar_100_32_pixels" 을 선택한후에 다음을 실행 시킨다.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
You can generate the impage files using python script.
At "Generate_Cifar_X_Datasets.py" , choose Datasets = "cifar_100_32_pixels", then execue the python file.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
"Train_from_directory.py" 에서 Datasets = "cifar_100_32_pixels" 을 선택한 후에 다음 파이썬 파일을 실행 시킨다.
python Train_from_directory.py
At "Train_from_directory.py" , choose Datasets = "cifar_100_32_pixels", then execue the python file.
python Train_from_directory.py
필자가 운영 중인 구글 드라이브를 방문하여 다운로드 받는다.
I saved at my Google Drive. You can donload it at the below link
https://drive.google.com/drive/folders/1rzOJCJFDPV-W2J6zJV0gMStQz1dOjWkj?usp=sharing
다운로드 후에 "03_CIFAR10_224pixels" 에서 압축을 푼다.
After the download, unzip it at "03_CIFAR10_224pixels" folder.
Python 스크립트를 사용하여서도 생성을 시킬수 있다.
"Generate_Cifar_X_Datasets.py" 에서 Datasets = "cifar_10_224_pixels" 을 선택한후에 다음을 실행 시킨다.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
You can generate the impage files using python script.
At "Generate_Cifar_X_Datasets.py" , choose Datasets = "cifar_10_224_pixels", then execue the python file.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
"Train_from_directory.py" 에서 Datasets = "cifar_10_224_pixels" 을 선택한 후에 다음 파이썬 파일을 실행 시킨다.
python Train_from_directory.py
At "Train_from_directory.py" , choose Datasets = "cifar_10_224_pixels", then execue the python file.
python Train_from_directory.py
필자가 운영 중인 구글 드라이브를 방문하여 다운로드 받는다.
I saved at my Google Drive. You can donload it at the below link
https://drive.google.com/drive/folders/1EALPMUxWpcS3bl3imLmvxIUuOw1n1hmb?usp=sharing
다운로드 후에 "04_CIFAR100_224pixels" 에서 압축을 푼다.
After the download, unzip it at "04_CIFAR100_224pixels" folder.
Python 스크립트를 사용하여서도 생성을 시킬수 있다.
"Generate_Cifar_X_Datasets.py" 에서 Datasets = "cifar_100_224_pixels" 을 선택한후에 다음을 실행 시킨다.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
You can generate the impage files using python script.
At "Generate_Cifar_X_Datasets.py" , choose Datasets = "cifar_100_224_pixels", then execue the python file.
python Generate_Cifar_X_Datasets.py
"Train_from_directory.py" 에서 Datasets = "cifar_100_224_pixels" 을 선택한 후에 다음 파이썬 파일을 실행 시킨다.
python Train_from_directory.py
At "Train_from_directory.py" , choose Datasets = "cifar_100_224_pixels", then execue the python file.
python Train_from_directory.py
This dataset is not recommended. So, there s no link in this repository.
해당 데이터셋은 추천하지 않습니다. 따라서 해당 저장소에서는 링크를 제공하지 않습니다.
"06_UTKFace_for_multi_output"폴더 안의 내용을 보세요.
See the folder "06_UTKFace_for_multi_output".
필자가 운영 중인 구글 드라이브를 방문하여 다운로드 받는다.
I saved at my Google Drive. You can donload it at the below link
https://drive.google.com/drive/folders/1BC6sO4OcFnlpp_wFIHwWAZWTDJhqlvoh?usp=sharing
다운로드 후에 "07_mini_imagenet" 에서 압축을 푼다.
After the download, unzip it at "07_mini_imagenet" folder.
"Train_from_directory.py" 에서 Datasets = "mini_imagenet" 을 선택한 후에 다음 파이썬 파일을 실행 시킨다.
python Train_from_directory.py
At "Train_from_directory.py" , choose Datasets = "mini_imagenet", then execue the python file.
python Train_from_directory.py
"08_Imagenet_src"폴더 안의 내용을 보세요. 이미지넷의 전체 데이터가 들어가 있습니다.
See the folder "08_Imagenet_src". You can download full imagenet datasets.
https://github.com/RichardMinsooGo-ML : This is new repository for Machine Learning.
https://github.com/RichardMinsooGo-RL-Gym : This is new repository for Reinforcement Learning based on Open-AI gym.
https://github.com/RichardMinsooGo-RL-Single-agent : This is new repository for Reinforcement Learning for Single Agent.
https://github.com/RichardMinsooGo-RL-Multi-agent : This new repository is for Reinforcement Learning for Multi Agents.