墨西哥数学研究中心 发布 VisionScores 数据集, 应用在 音乐图像分析、机器学习 领域

墨西哥数学研究中心 本次发布的数据集 VisionScores, VisionScores是一个系统分割的图像评分数据集，旨在为机器学习和深度学习任务提供结构丰富、高信息密度的图像。该数据集专注于双手钢琴作品，考虑了图形相似性和创作模式，因为这些创造性过程高度依赖于乐器。数据集提供了两种场景：第一种由14k个样本组成，考虑来自不同作者但相同创作类型的作品，即Sonatinas；第二种由10.8K个样本组成，呈现相反的情况，来自同一作者的多种创作类型，所选的作曲家是Franz Liszt。所有24.8k个样本都被格式化为128 × 512像素的灰度jpg图像。VisionScores不仅提供了格式化的样本，还提供了系统的顺序和作品的元数据。此外，还包含了未分割的全页评分和预格式化的图像，供进一步分析。VisionScores可在https://github.com/ alroamz/VisionScores免费获取。

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