影像資料集的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

自學機器學習：上Kaggle接軌世界，成為資料科學家

為了解決影像資料集的問題，作者チーム・カルポ 這樣論述：

　　你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？   　　還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？   　　假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。   　　現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你的以上煩惱！   　　如何獲取要分析的資料，經常是資料分析與機器學習時會遇到的瓶頸，而 Kaggle 平台有各大企業提供的免費資料集、完善的開發環境、匯集世界各地資料科學專家的討論區、以及

高額獎金尋求各種問題的解決方案。只要註冊帳號，就能免費使用以上所有 Kaggle 的資源，顯然是一個絕佳的機器學習、資料科學練習環境。   　　本書專為入門者所寫，讓讀者知道如何善用平台資源，包含解析 Kaggle 上面的資料集，以及操作平台提供的完整 Python 開發環境。此外，書中從基礎的線性迴歸模型開始打底，隨後詳細講解當前火紅的神經網路，並深入探討循環神經網路的進階案例，也介紹各種特徵工程、模型超參數調整、模型集成的技術，一書掌握機器學習領域中重要的模型。本書所使用的範例，包含經典的CIFAR-10上萬張影像資料集、也有日本 Mercari 企業提供的資料集等，讓你擺脫不切實際的玩具

資料集，直接打造實戰能力。   　　本書將助你從入門開始一步步打造技術力，同時銜接上實務應用，讓你在研究、職場脫穎而出。    本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 完整介紹 Kaggle 平台上的資源，幫助讀者與世界頂級資料科學家接軌 　　● 一書掌握基礎的迴歸、熱門的神經網路、以及進階的循環神經網路等重要模型 　　● 使用 Kaggle 平台的資料集，讓讀者學習到實戰所需的機器學習技能，擺脫無聊的玩具資料集 　　● 透過巨量資料集為範例，如分析日本 Mercari企 業提供的資料預測商品價格，了解實務應用 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀

易懂，並加入大量「編註」以幫助理解及補充必要知識 　　● 完整 Jupyter Notebook 互動式開發環境的 Python 範例程式免費下載

影像資料集進入發燒排行的影片

基於深度學習框架之衛星圖像人造物切割

為了解決影像資料集的問題，作者陳忠揚 這樣論述：

遙測(remote sensing)是近年來影像處理熱門領域之一，該技術被廣泛應用於水土監測、環境監測、以及軍事類活動監控等多項應用，囿於衛星資料取得成本相對較高，致使提供學術研究的公開資料與相關研究之應用起步較晚，眾多研究中可以發現，針對衛星影像的語意切割(semantic segmentation)整體表現上仍然不佳，本研究將衛星影像分為同質性與異質性兩種資料，前者的訓練與測試資料，皆來自相同衛星及成像條件的影像，後者則是訓練和測試資料集隸屬於不同區域及季節之影像，分別探討如何透過影像增強與深度學習框架的方式，提升衛星影像的物件切割表現，以及透過「無監督域適應(unsupervised

domain adaptation, UDA)」的技術，使模型面對更加複雜的衛星圖資，於跨域任務的影像分割仍保有一定的適應力。同質性衛星影像的應用，本研究透過訓練資料的前處理，使用深度學習中遷移學習之概念，載入預訓練模型，搭配模型再訓練、Mixed Pooling Module (MPM)模組應用以及相關參數調校後，找到最佳搭配組合，提升衛星影像之切割效能；前處理包括影像增強、高頻強化、邊緣銳化等方式，目標鎖定人造物體的建築與道路，提升整體影像切割校能的mIoU指標。最終，透過資料前處理、特徵強化模組、骨幹網路選擇之搭配，獲得83.5%的mIoU效能表現，與原始效能相比大約精進3%。異質性衛星

影像的應用，本研究依序驗證Source Only、現有UDA技術以及域轉換與強化網路(Domain Transfer and Enhancement Network, DTEN)架構，透過調整其中的關鍵參數設定，試圖讓模型更有效執行跨域影像分割任務，最終超越UDA最佳效能mIoU指標3.6%，達到45.3%之表現。

金融人才×機器學習聯手出擊：專為FinTech領域打造的機器學習指南

為了解決影像資料集的問題，作者JannesKlaas 這樣論述：

　　一本專為金融專業人士編寫的機器學習指南！對於所有從事金融資料分析的讀者來說，機器學習將是一門如虎添翼的技術。本書介紹許多新穎的、進階的機器學習模型，並示範如何將它們應用於金融產業（包括保險、交易和貸款）。本書亦詳細解說機器學習背後的觀念和演算法，著重於金融應用，提供豐富詳盡的Python程式碼範例。   　　本書展示機器學習在結構化資料、文字、影像及時間序列上的工作方式，並深度探討眾多關鍵的機器學習模型，從簡單迴歸到高階神經網路，還有GAN、強化學習、對抗偏見、貝氏推論和機率規劃等內容。   　　本書範圍廣泛，但方法卻深入且實用。如果你在FinTech領域工作，或想投入FinTech領

域，並希望獲得當今領域最有價值的技術之一，本書就是為你而準備的！   　　在這本書中，你將學到： 　　・將機器學習應用於結構化資料、自然語言、照片和書面文字 　　・機器學習如何偵測詐欺行為、預測金融趨勢、分析客戶情緒等等 　　・使用Python、scikit-learn、Keras和TensorFlow實作啟發式基準線、時間序列、生成模型和強化學習 　　・深入研究神經網路、檢視GAN和强化學習的應用 　　・對機器學習應用程式進行除錯，並為其啟動做好準備 　　・解決機器學習的偏見和隱私問題

ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現

為了解決影像資料集的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作

辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。