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街景门牌号数据集（SVHN），这是一个现实世界数据集，用于开发目标检测算法。它需要最少的数据预处理过程。它与 MNIST 数据集有些类似，但是有着更多的标注数据（超过 600,000 张图像）。这些数据是从谷歌街景中的房屋门牌号中收集而来的。

大小：2.5GB

数量：6,30,420 张图像，共 10 类

The Street View House Numbers (SVHN) Dataset：下载地址

1、数据集概述

• 10 个类别，每个数字 1 个。数字“1”的标签为 1，“9”的标签为 9，“0”的标签为 10。
• 73257 个数字用于训练，26032 个数字用于测试，以及 531131 个额外的、难度稍低的样本，用作额外的训练数据
• 有两种格式：

  1. 带有字符级边界框的原始图像。
  2. 以单个字符为中心的类似 MNIST 的 32×32 图像（许多图像确实在侧面包含一些干扰项）。

2、数据集两种方式

（半监督学习中采用这种方式）方式一：完整数字： train.tar.gz , test.tar.gz , extra.tar.gz 

原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片，如下图所示（不含有蓝色的边框），下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat  的文件，其中包含了边框的位置信息，这个数据集每张图片上有好几个数字，适用于 OCR 相关方向。这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小，如图所示，并且数据是 .mat 文件。

这些是带有字符级别边界框的原始可变分辨率彩色门牌号图像，如上面的示例图像所示。（这里的蓝色边界框只是为了说明目的。边界框信息存储在digitStruct.mat中，而不是直接绘制在数据集中的图像上。）每个 tar.gz 文件包含 png 格式的原始图像，以及一个digitStruct.mat 文件，可以使用 Matlab 加载。digitStruct.mat 文件包含一个名为digitStruct的结构，其长度与原始图像的数量相同。digitStruct 中的每个元素都有以下字段：name是一个包含相应图像文件名的字符串。 bbox这是一个结构数组，包含图像中每个数字边界框的位置、大小和标签。例如：digitStruct(300).bbox(2).height给出第 300 个图像中第 2 个数字边界框的高度。 

方式二：裁剪的数字 train_32x32.mat , test_32x32.mat , extra_32x32.mat

以类似 MNIST 的格式表示的字符级基本事实。所有数字都已调整为 32 x 32 像素的固定分辨率。原始字符边界框在适当的维度上扩展成为方形窗口，因此将它们调整为 32×32 像素不会引入纵横比失真。然而，这种预处理在感兴趣数字的两侧引入了一些分散注意力的数字。加载 .mat 文件会创建 2 个变量：X是包含图像的 4 维矩阵，y是类标签的向量。要访问图像，X(:,:,:,i)给出第 i 个 32×32 RGB 图像，类标签为y(i)。

3.数据处理

数据集含有两个变量 X 代表图像， 训练集 X 的 shape 是  （32，32，3，73257） 也就是(width, height, channels, samples),  tensorflow 的张量需要 （samples, width, height, channels），所以需要转换一下，由于直接调用 cifar 10 的网络模型，数据只需要先做个归一化，所有像素除于255就 OK，另外原始数据 0 的标签是 10，这里要转化成 0，并提供 one_hot 编码。

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 19 09:55:36 2017
@author: cheers
"""import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimage_size = 32
num_labels = 10def display_data():print 'loading Matlab data...'train = sio.loadmat('train_32x32.mat')data=train['X']label=train['y']for i in range(10):plt.subplot(2,5,i+1)plt.title(label[i][0])plt.imshow(data[...,i])plt.axis('off')plt.show()def load_data(one_hot = False):train = sio.loadmat('train_32x32.mat')test = sio.loadmat('test_32x32.mat')train_data=train['X']train_label=train['y']test_data=test['X']test_label=test['y']train_data = np.swapaxes(train_data, 0, 3)train_data = np.swapaxes(train_data, 2, 3)train_data = np.swapaxes(train_data, 1, 2)test_data = np.swapaxes(test_data, 0, 3)test_data = np.swapaxes(test_data, 2, 3)test_data = np.swapaxes(test_data, 1, 2)test_data = test_data / 255.train_data =train_data / 255.for i in range(train_label.shape[0]):if train_label[i][0] == 10:train_label[i][0] = 0for i in range(test_label.shape[0]):if test_label[i][0] == 10:test_label[i][0] = 0if one_hot:train_label = (np.arange(num_labels) == train_label[:,]).astype(np.float32)test_label = (np.arange(num_labels) == test_label[:,]).astype(np.float32)return train_data,train_label, test_data,test_labelif __name__ == '__main__':load_data(one_hot = True)display_data()

3、TFearn 训练

注意 ImagePreprocessing 对数据做了 0 均值化。网络结构也比较简单，直接调用 TFlearn 的 cifar10 例子。

from __future__ import division, print_function, absolute_importimport tflearn
from tflearn.data_utils import shuffle, to_categorical
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression
from tflearn.data_preprocessing import ImagePreprocessing
from tflearn.data_augmentation import ImageAugmentation# Data loading and preprocessing
import svhn_data as SVHN
X, Y, X_test, Y_test = SVHN.load_data(one_hot = True)
X, Y = shuffle(X, Y)# Real-time data preprocessing
img_prep = ImagePreprocessing()
img_prep.add_featurewise_zero_center()
img_prep.add_featurewise_stdnorm()# Convolutional network building
network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3],data_preprocessing=img_prep)
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
network = dropout(network, 0.5)
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',learning_rate=0.001)# Train using classifier
model = tflearn.DNN(network, tensorboard_verbose=0)
model.fit(X, Y, n_epoch=15, shuffle=True, validation_set=(X_test, Y_test),show_metric=True, batch_size=96, run_id='svhn_cnn')

训练结果：

Training Step: 11452  | total loss: 0.68217 | time: 7.973s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.68217 - acc: 0.9329 -- iter: 72576/73257
Training Step: 11453  | total loss: 0.62980 | time: 7.983s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.62980 - acc: 0.9354 -- iter: 72672/73257
Training Step: 11454  | total loss: 0.58649 | time: 7.994s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.58649 - acc: 0.9356 -- iter: 72768/73257
Training Step: 11455  | total loss: 0.53254 | time: 8.005s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.53254 - acc: 0.9421 -- iter: 72864/73257
Training Step: 11456  | total loss: 0.49179 | time: 8.016s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.49179 - acc: 0.9416 -- iter: 72960/73257
Training Step: 11457  | total loss: 0.45679 | time: 8.027s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.45679 - acc: 0.9433 -- iter: 73056/73257
Training Step: 11458  | total loss: 0.42026 | time: 8.038s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.42026 - acc: 0.9469 -- iter: 73152/73257
Training Step: 11459  | total loss: 0.38929 | time: 8.049s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.38929 - acc: 0.9491 -- iter: 73248/73257
Training Step: 11460  | total loss: 0.35542 | time: 9.928s
| Adam | epoch: 015 | loss: 0.35542 - acc: 0.9542 | val_loss: 0.40315 - val_acc: 0.9085 -- iter: 73257/73257