求分享AVEC2013,2016,2017，2019的数据集，可有偿
原文来自https://www.it610.com/article/1279536132371005440.htm微表情数据集汇总(全)最近一段时间收集了一些微表情的数据集，主要有两个目的，一是做一个汇总，二是为了正在找相关数据集的同学提供一个方便。如果你有文中未提到的数据集可以在下面留言附上链接，万分感谢~CK+:http://www.pitt.edu/~emotion/ck-spread.ht
本部分首先将介绍本次实验采用的DEAP数据集，另外由于本次实验采用了两种不同的神经网络架构：具有完全连接层的深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），只做了一些小的修改，本部分也将详细解释该模型的基本框架及这些模型中的训练技术。2.1 数据集描述本次实验采用的是DEAP数据集。DEAP是2014年发布的一个用于情绪分析的数据集。它是情感计算领域最大的公开数据集之一，还包含各种不同的生理和视频
从数据集的提出来看视觉推理任务领域的相关发展状况及展望！！以下内容包含多篇顶会论文分享！！！
电池健康状态(SOH)预测是电池管理系统(BMS)的重要组成部分，能够有效提高电池使用效率和安全性。长短时记忆神经网络(LSTM)以其独特的记忆机制，能够有效处理时间序列数据，在电池SOH预测领域展现出巨大潜力。本文以B0005和B0006数据集为例，探讨基于LSTM的电池SOH预测方法，并对模型构建、训练和评估等环节进行详细分析。1. 引言随着电动汽车、储能系统等领域的发展，对电池健康状态的监测
综上所述，基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测是一种强大的数据分析方法，能够实现数据降维和预测分析的双重目标。首先，我们需要对数据集进行主成分分析。贡献率越高的主成分，表示其对原始数据的解释能力越强，因此在降维过程中选择贡献率较高的主成分是比较合理的。基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测是一种常用的数据分析方法，通过将PCA和BP神经网络相结合，可以实现对数据集的降维和预测分析。BP神
船舶检测和识别是一项重要的任务，它涉及到航运安全、港口管理、海洋保护等方面，现在随着人工智能、计算机视觉和机器学习技术的发展，船舶检测和识别已经成为一种可行的技术方案。此数据集共有7000张图片，6种船舶类别，分别是：ore carrier，passenger ship，container ship，bulk cargo carrier，general cargo ship，fishing boa
DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C)介绍，从文件的视角，详细解读
前言最近准备研究关于用GAN神经网络实现图片超分辨的项目，为了理解GAN神经网络的内涵和更熟悉的掌握pytorch框架的用法，写了这个小demo熟悉手感思想GAN的思想是是一种二人零和博弈思想，网上比较流行的一种比喻就是生成模型（G）是印假钞的人，而判别模型（D）就是判断是否是假钞的警察。判别网络的目的：就是能判别输入的数据（如图片）它是来自真实样本集还是假样本集。假如输入的是真样本，网...
MINIST数据集主要由一些手写数字的图片和对应标签组成，是常用的手写数字识别数据集，图片共有10类，分别对应从0~9；由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的手写灰度数字图片。原始的MNIST数据库包含下面4个文件:在python，可以通过如下方式调用该数据集。
该问题主要是因为你所打开的PYL路径有误。哪怕你有按照 源码官网 要求的位置进行文件摆放，仍然可能出现该错误。
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
本文主要讲解该算法的实现过程实验环境python3.6+pytorch1.2+cuda10.1数据集MNIST数据集包含6万训练图像与1万验证图像下边是代码实现过程及讲解数据加载#载入数据def loadMNIST(batch_size):trans_img = transforms.Compose([transforms.ToTe...
机器学习作业：数据分类1 数据集1.1 数据来源Sonar数据集来源于UCI数据库，UCI是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库。其官网地址如下：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php1.2 数据介绍声纳数据集（Sonar Dataset ）涉及预测根据给定声纳从不同角度返回的强度预测目标
matlab使用自己的数据集做图像数据的回归问题1最近需要做相同的任务，matlab官网给出的针对数字旋转训练神经网络的例子针对回归训练卷积神经网络 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国链接: link.其中，构建数据集直接调用了digitTrain4DArrayData，但没有详细给出这个数据集的构造过程。通过查阅trainNetwork函数，发现针对图像
在使用keras的接口加载fashion_mnist数据集时，如果加载失败或者因为网络原因无法下载，可以通过下载到本地！以下附上fashion_mnist数据集下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1MDLSbuPBocmSMNIuKfm5Fg提取码：open下载的数据可以放在以下目录：C:\Users(用户)\自己的用户名\.keras\datasets注：①如果自己有
本文分享快速使用YOLOv5训练自己的人脸口罩数据集。第一步是搞数据，并把标注文件处理成YOLOv5格式，这其实是最麻烦的，此处省略1W字，我给同学们整了一个6000张的：人脸口罩数据集。拿走不蟹~下载YOLOv5-3.1版本和模型权重，考虑到模型权重可能下载缓慢，我还上传了一份：模型权重。真是太贴心辣！我习惯把权重文件放在./weight下：懒得每次在命令行里写参数，就直接在文件中改，文件中运行
数据集官方网址https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/
仅记录个人学习。
在colab上加载minst数据集 ``// An highlighted blockimport numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequential,Modelfrom keras.layers.core import Dense,Activation,Dropoutfrom keras.u
经典神经网络(8)GAN、CGAN、DCGAN、LSGAN及其在MNIST数据集上的应用
德国交通标志识别数据集GTSRB*交通标图片来源于网站：German Traffic Sign Benchmarks访问较慢本人提供一下完整数据集包括测试集和训练以及对应的label数据signnames.csv链接：https://pan.baidu.com/s/1YkWB2VBUnn0D8QumOeS7Vw提取码：aqy7复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦...
论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数，能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果，对anchor-based方法和anchor-free方法均适用。另外论文提供了Retail50K数据集，能够很好地用于评估倾斜目标检测算法的性能 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection
作者：Nathan Hubens编译：ronghuaiyang来自：AI公园导读如何去掉batch normalization层来加速神经网络。介绍Batch Normalization...
如何基于DCGAN网络模型使用tensorflow生成仿真的人脸图像？(CelebA数据集)1.GAN网络模型的设计思想？GAN中的核心网络结构：生成器(Generator)：记作G，通过对大量样本的学习，能生成一些以假乱真的样本。判别器(Discriminator)：记作D，接受真实样本和G生成的样本，并进行判别和区分。G和D相互博弈，通过学习，G的生成能力和D的判别能力都逐渐增...
yolov5[.pt]
参考代码：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv31.训练时loss出现nan原因：默认学习率learning_rate=0.001过大导致梯度爆炸，出现inf与nan值解决办法：在yolov3.cfg中降低学习率：参考博客：网络训练时出现loss为nan的情况(已解决)神经网络训练时，出现NaN loss...
针对KAN网络在MNIST数据集表现究竟如何，与MLP做了对比。
利用主成分分析法和多层感知机(MLP)实现MNIST数据集分类
问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。该资源整理了问答系统中常用大型公开数据集，包含问题及其答案，可用于自然语言处理任务（例如问题回答（QA））中
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、服务器选择二、环境配置(使用conda)1.习惯操作2.读入数据总结一、服务器选择本来实验室是有华为云的资源支持，但我觉得这一类的服务器封装性过高，没有那么自由，所以选择了mistgpu，使用体验和技术支持都不错，预装软件框架与要求较为贴合，图形化界面及jupyter支持完善。如果有想使用的同仁可以用下我的邀请链接：mis
torch.utils.data.TensorDataset 是 PyTorch 中一个常用的工具类，用于将多个张量组合成一个数据集。它可以用于创建自定义数据集，尤其是在你的数据已经是张量的情况下。TensorDataset 的主要功能是将多个张量按第一个维度进行组合，形成一个可以迭代的数据集。在深度学习训练中，常用于包装输入数据（features）和目标数据（labels），并与 DataLoa
PubMed 数据集由生物医学文献组成，每篇文献被视为一个节点，引用关系被视为边。该数据集包含三类糖尿病相关的论文，每个节点都带有特征向量和标签。数据集的主要任务是根据节点的特征和图结构对节点进行分类。
基于YOLO11的半导体晶圆缺陷检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程
自己的理解加上看的资料，今天先非常简单的搭建网络，算是一个开始，用到的方法结构都是常见的方式，以后逐渐补充改进迭代10次准确率基本上能达到0.99#coding:utf-8#Author:DR#@Time :2020/10/15 22:31#导入必要的库from future import absolute_import, division, print_function, unicode_lit
聊天机器人教程1. 下载数据文件2. 加载和预处理数据2.1 创建格式化数据文件2.2 加载和清洗数据3.为模型准备数据4.定义模型4.1 Seq2Seq模型4.2 编码器4.3 解码器此为官方PyTorch之文本篇的最后一个教程在本教程中，我们探索一个好玩有趣的循环的序列到序列（sequence-to-sequence）的模型用例。我们将用Cornell Movie-Dialogs Corpus
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()加载mnist数据，运行时会报错解决方法：第1步下载minst.npz：链接: https://pan.baidu.com/s/1b2ppKDOdzDJxivgmyOoQsA提取码: y5ir第2步将下载好的minst.npz放到当前目录下第3步修改mnist获取语句(X_train,
卷积神经网络（AlexNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1. 前言1.1 案例介绍1.2 环境配置1.3 模块导入2. 图像数据准备2.1 训练验证集的准备2.2 测试集的准备3. 卷积神经网络的搭建4. 卷积神经网络训练与预测5. 运行程序1. 前言1.1 案例介绍本案例使用Pytorch搭建一个稍微简化的AlexNet网络结构，用于Fashion-MNIST数据集
CIFAR-100数据集：训练集：5万张100个类别的32*32尺寸的图片，每类均为500张。测试集：1万张同样100个类别的32*32尺寸的图片，每类均为100张。用Keras搭建CNN的一个简单实现，尝试在CIFAR-100数据集上做图像分类，准确率平均51%左右。通过多次训练做ensemble，效果有提升，ensemble 11个模型后准确率就到了60%左右。训练时间：一块1060显卡，单个
学习记录
网络训练整体的训练可以分为基于有监督的标签训练，及无监督的训练。有监督训练可以有如下标签：基于节点标签yvy_vyv：如引文网络中，节点属于哪个学科领域；边标签yuvy_{uv}yuv：如交易网络中，边缘是否欺诈；图标签yGy_{G}yG：如分子图中，图的药物相似度。无监督训练：节点水平yvy_vyv：如聚类系数、PageRank、…；边水平yuvy_{uv}yuv：如隐藏两个节点之间的
目录1.环境要求2.caltech数据集做成VOC格式2.1官网下载数据集2.2将seq格式文件转换为jpg图片2.3将vbb格式转换为xml格式2.4将jpg图片放在一个统一的文件夹下和xml文件对应2.5重命名图片和xml文件2.6替换标签2.7对xml文件和jpg图片采样（可选）2.8重命名xml文件和jpg图片（可选）2.9生成txt文件指定训练集、验证集、数据集、训练验证集3.使用yol
在实践的过程中，我在其它博客里看到torchvision.datasets.FashionMNIST()的参数download=True代表了“目录下没有文件则自动下载”，但是我以为我指定的dataset目录下有那4个gz文件就已经算作目录下有文件了，所以最初尝试时把download参数指定成False了，但是这个时候程序报错说Dataset not found，然后我就继续把download又改
PointNet++用自己的数据集跑通，并且可视化推理！
yolov11实战，解析yolov11网络，网络结构图
三、标注标准及 XML 解析标注标准：VOC2011 Annotation Guidelines标注信息是用 xml 文件组织的如下：<annotation><folder>VOC2007</folder><filename>000001.jpg</filename># 文件名<source><database>T
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