Датасет · ylecun
Рукописные цифры MNIST 28×28
ylecun/mnist
70 тыс. чёрно-белых изображений рукописных цифр 28×28 для обучения и проверки классификаторов.
Что внутри
Это 70 000 изображений рукописных цифр размером 28×28 в оттенках серого, по 10 классов. 60 000 изображений в тренировочной части и 10 000 в валидационной; по 7 000 на класс. Данные извлечены из двух баз NIST: половину цифр писали сотрудники Бюро переписи, половину — старшеклассники. Язык метаданных — английский.
Что можно сделать
- Обучить CNN или MLP для классификации рукописных цифр
- Проверить OCR-пайплайн на распознавании цифр
- Использовать как эталонный бенчмарк image-classification
- Задачи
- Классификация картинок
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 79,9 тыс.
- Лайков
- 301
Модели, обученные на нём
- asnelt/mnistvit-transformersКлассификация картинок 5 тыс.
- prithivMLmods/Mnist-Digits-SigLIP2Классификация картинок 82
- eoinedge/TinyDigitNetКлассификация картинок 68
- kenil-patel-183/mnist-cnn-digit-classifierКлассификация картинок 46
- febrifahmi/NoDКлассификация картинок 32
- Harley-ml/MNIST-IMG-390kТекст → картинка 23
- Shiroi-max/ddpm-mnist-conditional-32Картинка → картинка 21
- wenyun/cnn-mnist-digit-recognitionКлассификация картинок 20
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ylecun/mnist")