将imagenet数据集下载并且导入一、首先将数据集从官网下载下来这里给出官网下载的链接：http://www.image-net.org/download-images如果想要下载原始图片，需要注册一个账号，注册邮箱需要带有 edu，即学校邮箱。本代码的操作主要针对原始图片的下载及分类任务数据集的处理，点击进入下载原图的页面后，可以看到一系列内容，一般我们会下载 ILSVRC 2012 作为实验
YOLO与VOC格式的煤矸石数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，类别：Coal、Rock
YOLO与VOC格式的安全帽和安全背心识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，共3个类别，类别：helmet、vest、head
该项目是一个基于NSL-KDD数据集的网络入侵检测系统，主要采用机器学习方法对网络流量数据进行使用了多种机器学习模型，如逻辑回归、线性SVM、多项式核SVM、高斯核SVM、决策树、随机森林、朴素贝叶斯和K近邻算法训练二元分类（正常/异常）模型及预测，最后比较了各个算法的检测效果。
举一个简单的例子，假设我们现在手里面有一份数据集是关于葡萄酒的数据。
图中汇总了图像分类与检测领域常用的数据集，付了论文名称。在博客园的原文中，每篇论文都添加了超链接，可以直接点进去下载。如果下载不了的，推荐直接复制论文名称到SCI-HUB下载。知乎上传不了表格。。。无奈...
比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic"""__author__:shuangrui Guo__description__:"""import osimport sysimport warningsimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder
目标检测数据集格式转换：txt格式转换为xml格式（以VisDrone数据集为例）的详细步骤
UCI-HAR数据集的滑窗处理
通过连接下载mnist数据集后，调用MnistDataset进行加载，这样数据集就加载了好。在mindspore官网昇腾910的jupyternotebook下载他网站上的数据集的话，速度很快。基本上，如果要入门学习，就可以使用自带的数据集。如果要自己构建数据集，就自定义数据集，进行后续的训练和评估。可以直接导入mindspore的dataset中的数据集，具体有哪些数据集，可以查阅官方文档。实现
其中 transformers 为使用 conda create -n transfoemers 创建的环境名称。在我的计算机中，transformers.trainer_utils.py 文件的全路径为。
自制锥桶数据集，yolov5s训练
http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.ziphttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annota
先分享三个数据集的网址，第一个是我下数据集的，后两个是用来改数据集的标签格式的github，一个是darknet格式，一个是imagenet格式vedia数据集下载地址githubgithub2我用的代码是yolov3，所以我需要darknet格式的标签就是类别，加四个坐标参数，我修改了github2的代码，我只需要其中七类，所以我把其他类别的标签删了# 1: car, 2:trucks, 4:
由于频繁下载会出现429错误，所以加了延时和重试，但是错误仍然不可避免，可以反复运行代码进行下载。如果最后仅有个位数文件未被下载，可以先找出未被成功下载的文件然后手动下载。上述脚本请自行修改文件路径。
已爬取的微博签到POI全国总量超800w，目前已确认含有用户签到数据的POI数量超300w。
提取mat标注文件中的关键点数量并输出到csv和txt文件（shanghaiTech数据集）
AI模型训练常用到的数据集
只用cpu训练的话非常慢，我当时用cpu训练过一次，用的yolov5m这个权重文件，结果训练了12个小时多......这慢的不是一点点！下面我就说说在实际训练过程中可能会出现的问题，希望能帮你减少查资料的时间。的版本，意思就是说低于这个版本也可以用的（我就是），不是那个版本也没关系。开头的文件而不是cpu开头的文件，安装方法自行百度哈，网站在这里↓。好乐无荒_ 老哥说的很详细，照着他的步骤来一般不
机器学习–红酒质量检测分析# encoding: utf-8#1.load csv# 2.convert string to float# 3.normalization# 4.cross validation# 5.evaluate our algo(RMSE)from csv import readerfrom math import sqrtfrom random import randra
本文为细粒度分类数据集的处理方法
CVPR2022: Oriented RepPoints论文模型实践（用dota数据集）论文：https://arxiv.org/abs/2105.11111github：https://github.com/hukaixuan19970627/OrientedRepPoints_DOTADOTAv2遥感图像旋转目标检测经验分享（Swin Transformer + Anchor free/bas
1.采集数据使用双目相机+opencv采集数据要使用的函数：videocapture，imwrite注意：由于我们采集速度较快。所以照片储存需要多线程进行，不然会卡死代码如下,根据自己的情况微调：#include<opencv.hpp>#include<iostream>#include<sstream>#include<thread>using n
HRSC数据集解读，DOTA数据集转YOLO旋转框格式，HRSC数据集转YOLO旋转框格式
一、项目背景与意义随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的重要分支，广泛应用于安全监控、身份验证、门禁系统等多个领域。本项目旨在利用Python和OpenCV库，结合ORL（Olivetti Research Laboratory）数据集，探索并比较多种人脸识别算法的性能和效果，为相关应用提供技术支持和解决方案。二、技术框架与工具Python：作为高级编程语言，Python以
Cora数据集PyG包含有大量的基准数据集。初始化数据集非常简单，数据集初始化会自动下载原始数据文件，并且会将它们处理成Data格式。如下图所示，Cora数据集中只有一个图，该图包含2708个节点，10556条边，节点类别数为7，特征维度为1433。并且默认已经对数据集进行了划分，分为了训练集、验证集和测试集。然后看看节点特征和标签。x为节点特征矩阵，维度为2708*1433。y为节点标签向量，维
SoilGrid 250米土壤质地数据集下载
TPH-YOLOV5+VisDrone数据集结果记录
命名实体有很多构建方式，这个代码是针对我所作的项目进行构建，方便我自己用，在使用中可以根据自己的方式进行修改，如有不懂可留言私信import pandas as pdcer_type = ['工程施工合同', '拍摄合作协议', '印刷合同', '加工协议书', '空调采购合同', '学校学购置大型宣传栏合同书', '绿化苗木采购种植合同','车辆买卖合同', '借款协议', '购销合同', '政
文章目录1、XML 格式分析2、可视化：把 xml 中的目标框在原图上绘制出来 ，并显示标签3、对 xml 及进行操作的重要函数1、XML 格式分析需要关注的一般只有：filename ：图片名称size：width，heights 图片尺寸object：图片中标注的目标，可能含有多个目标，这个xml就有2个标注目标-----name：标注目标 类别标签 labels----- ...
关于NGSIM数据集的介绍不再赘述，详见他人文章：(29条消息) NGSIM数据集相关解释_29世纪杀马特的博客-CSDN博客_ngsim数据集本文章主要通过Python完成NGSIM数据集按路段和车型的筛选，话不多说，直接上代码：import pandas as pdfrom pathlib import Pathdatas = pd.read_csv('D:\\BaiduNetdiskDown
YOLO目标检测——猫狗目标检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】
本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型，该项目已上传至github，点此链接，感觉有帮助的话请点star 。同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。可以看下效果图：同时该模型也可以做人头检测，效果如下：一、背景介绍最近几年深度学习的发展让很多计算机视觉任务落地成为可能，这些任务渗透到了各行各业，比如工业安全，包含的任务如安全帽佩戴检测、高空坠物...
YOLOv8 在准确性和速度方面提供了尖端的性能。在前几版 YOLO 的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为各种目标检测任务的理想选择，适用于广泛的应用场景。主要特点先进的主干和颈部架构：YOLOv8 采用了最先进的主干和颈部架构，提升了特征提取和目标检测性能。无锚分割 Ultralytics 头：YOLOv8 采用无锚分割的 Ultralytics 头，相较于基于锚点的方法，能够
如何把多个大模型合并部署以节省成本呢？本文将深入探讨这一技术与应用场景，利用多Lora合并部署大模型。近期，我们在大模型集群的部署过程中遇到了一些挑战。公司有多个业务场景，每个场景都基于自身的数据进行微调，训练出相应的大模型并上线。然而，这些场景的调用量并不高，同时大模型的部署成本较为昂贵，这造成了资源的浪费。本文将介绍我们如何利用多Lora技术，将多个场景合并部署，从而有效解决这一问题。同时，我
读取CSV文件：加载餐厅位置信息，包括名称、纬度和经度。计算距离：实现一个函数，计算餐厅之间的距离。实现退火算法：使用退火算法寻找最佳巡游路径。输出结果：打印最佳路径及其总距离。# 计算两个餐厅之间的距离（Haversine公式）R = 6371 # 地球半径，单位为公里Haversine公式计算地球表面两点（餐厅）之间的距离。输入为两个坐标（纬度和经度），输出为两点之间的距离（公里）。# 计算路
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！整理：深度学习与NLP 事件抽取技术是从非结构化信息中抽取出用户感兴趣的事件，并以结构化呈现给用户。事件抽取任务可分解为4个子任务:...
DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C)介绍，从文件的视角，详细解读
Python YOLO v8 Windows Win11
第1关：创建训练样本批量生成器任务描述：参考任务生成器创建代码，为分类器提供批量样本，每个样本为(图片，标签)对。（1）补充完成函数：def dataReader(imgfile, labelfile, batch_size, drop_last)imgfile：为IDX图片文件；labelfile：为IDX标签文件，标签顺序与图片顺序相同；batch_size：为生成器提供的批量样本数量；dro
paddleocr 训练自己的数据集(文本分类)
由于我们需要的image和label必需一一对应所以在制作npz文件中务必也要一一对应由几位博主写的教程中是默认image和label名字是一样的，但是有一个大问题在于说你的数据集很有可能是两个名字不一样，一但不一样就很可能导致找不到label，从而出现ValueError的错误，本人也是小白在跳了几次坑后终于找到了原因。
【代码】Yolov8训练自己的数据集。
Iris数据集使用方法：https://blog.csdn.net/qq_17336559/article/details/81480629Sklearn神经网络使用方法以及参数说明：https://www.jianshu.com/p/71fde5d90136import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.neural_netw
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