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人臉數(shù)據(jù)集： https://zhuanlan.zhihu.com/p/48347016 關(guān)鍵點(diǎn)檢測數(shù)據(jù)集 檢測到人臉后，通常都需要定位出圖像的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，關(guān)鍵點(diǎn)是人臉形狀的稀疏表示，在人臉跟蹤，美顏等任務(wù)中都很重要，現(xiàn)在已經(jīng)從最開始的5個(gè)
fw.close() WiderPerson行人檢測數(shù)據(jù)集 簡介 WiderPerson 是關(guān)于戶外行人檢測的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集圖像場景多樣，不再局限于交通場景。該數(shù)據(jù)集包含 13,382 張圖像，40 萬個(gè)遮擋物的標(biāo)注，其中 8,000 張圖像用于訓(xùn)練，1
print('succeed in processing all gt files') 如果只是想生成VOC格式的數(shù)據(jù)集，到這一步就可以了。 第三步 將VOC格式的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)為Labelme標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。 方便查看數(shù)據(jù)標(biāo)注狀態(tài)，對(duì)一些不滿意的標(biāo)注做修改。 新建代碼voc2labelme.py,插入代碼： 1
20 --graph_api_args "./cora" 加載數(shù)據(jù)集 MindSpore目前支持加載文本領(lǐng)域常用的經(jīng)典數(shù)據(jù)集和多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式下的數(shù)據(jù)集，用戶也可以通過構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)集類實(shí)現(xiàn)自定義方式的數(shù)據(jù)加載。 下面演示使用MindSpore.dataset模塊中的
??【專欄：數(shù)據(jù)集整理】?? 之【有效拒絕假數(shù)據(jù)】 ?? Follow me ??，一起學(xué)更多有趣 AI、沖沖沖 ?? ?? 文章目錄 ?? DAVIS 挑戰(zhàn)賽語義分割數(shù)據(jù)集【圖像分割數(shù)據(jù)集】?? 數(shù)據(jù)集下載主頁?? 數(shù)據(jù)集簡介?? 下載方式
線上數(shù)據(jù)集規(guī)模和提供的數(shù)據(jù)集差別大嗎
writer.commit()6 如果需要在現(xiàn)有數(shù)據(jù)格式文件中增加新數(shù)據(jù)，可以調(diào)用open_for_append接口打開已存在的數(shù)據(jù)文件，繼續(xù)調(diào)用write_raw_data接口寫入新數(shù)據(jù)，最后調(diào)用commit接口生成本地數(shù)據(jù)文件。writer = FileWriter.ope
984-2017 本文使用 landsat 時(shí)間序列方法結(jié)合其他數(shù)據(jù)集來確定首次檢測到油棕種植園的年份，此時(shí)它們的年齡為 2 至 3 年。由此，生成了 2017 年油棕種植園的大致年齡。 數(shù)據(jù)記錄 該數(shù)據(jù)集可從國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所 (IIASA) ( http://dare
??Boston數(shù)據(jù)集介紹?? ??什么是Boston數(shù)據(jù)集？?? ??數(shù)據(jù)集的屬性信息?? ??數(shù)據(jù)集的應(yīng)用?? ??總結(jié)?? ??Boston數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)?? ??類似的數(shù)據(jù)集?? Boston數(shù)據(jù)集介紹 什么是Boston數(shù)據(jù)集？ Boston數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典的回歸分析數(shù)據(jù)集，包含
CamVid數(shù)據(jù)集入門 介紹 CamVid數(shù)據(jù)集是一個(gè)用于語義分割任務(wù)的公開數(shù)據(jù)集。它由英國劍橋大學(xué)的計(jì)算機(jī)視覺小組創(chuàng)建，用于研究和開發(fā)基于圖像的場景理解算法。該數(shù)據(jù)集包含了一系列高分辨率的駕駛場景圖像，每個(gè)圖像都標(biāo)注了像素級(jí)別的語義類別。 數(shù)據(jù)集內(nèi)容 CamVid數(shù)據(jù)集包含701
過時(shí)：隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集和任務(wù)變得更為普遍。MNIST數(shù)據(jù)集在這方面顯得有些過時(shí)，無法涵蓋當(dāng)前更復(fù)雜的圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像生成等問題。 數(shù)據(jù)分布不均衡：MNIST數(shù)據(jù)集中每個(gè)類別的樣本數(shù)量基本相等，這種均衡分布并不符合實(shí)際場景，真實(shí)的數(shù)據(jù)集往往存在不均勻的類別分布。
遇到的問題就是數(shù)據(jù)。作為個(gè)人學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)來說，很難獲得像工業(yè)界那樣較高質(zhì)量的貼近實(shí)際應(yīng)用的大量數(shù)據(jù)集，這時(shí)一些公開集往往就成了大家通往人工智能(AI)路上的反復(fù)摩擦的對(duì)象。計(jì)算機(jī)視覺(CV)方向的經(jīng)典數(shù)據(jù)集包括MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集、Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集、CIFAR-
我想測試一下modelarts的性能，我已經(jīng)將數(shù)據(jù)集上傳到obs中想問一下，怎么在代碼中設(shè)置路徑來調(diào)用obs中的數(shù)據(jù)據(jù)，一直顯示找不到路徑
數(shù)據(jù)集列表頁面的操作欄單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖2 在數(shù)據(jù)集列表頁導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“導(dǎo)入”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。圖3 在數(shù)據(jù)集詳情頁中導(dǎo)入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集列表頁面，單擊某個(gè)數(shù)據(jù)集的名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁中，單擊“同步數(shù)據(jù)源”，同步OBS中
的贊助者有Microsoft、Facebook、Google等大廠。與 PASCAL VOC數(shù)據(jù)集相比，MS COCO中的圖片數(shù)據(jù)，目標(biāo)更多，尺寸更小且圖片背景更加復(fù)雜，因此，在此數(shù)據(jù)集上的任務(wù)就顯得更難。對(duì)于現(xiàn)在的檢測算法來講，在MS COCO上的檢測結(jié)果儼然成為了衡量模型好壞的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。MS
updated: 2021-11-25 ? GEE數(shù)據(jù)集：SDA-NCSS的土壤調(diào)查數(shù)據(jù) GEE數(shù)據(jù)集：美國大陸(CONUS)30米土壤屬性概率圖數(shù)據(jù)庫 GEE數(shù)據(jù)集：SDA-NCSS的土壤調(diào)查數(shù)據(jù) GEE數(shù)據(jù)集：全球土壤網(wǎng)格數(shù)據(jù)集 GEE數(shù)據(jù)集：加拿大高分辨率數(shù)字高程模型（HRDEM）
請問在哪里可以找到OBS公共數(shù)據(jù)集？有些比較流行的數(shù)據(jù)集是不是預(yù)置在OBS公共數(shù)據(jù)集里了？可以讓大家都訪問的那種？
【功能模塊】無法修改數(shù)據(jù)集里面數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽(label)【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、任務(wù)需要將MNIST數(shù)據(jù)集中大于6的標(biāo)簽全部置為7, 但是mindspore沒有找到對(duì)應(yīng)功能, mindspore目前只找到.create_dict_iterator()方法, 無法修改數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽
#輸出訓(xùn)練目錄里的圖片數(shù)目dic_ds = mnist_ds.create_dict_iterator() #一個(gè)傳遍器，檢索到的數(shù)據(jù)將是一個(gè)字典 #數(shù)據(jù)集上創(chuàng)建迭代器，為字典數(shù)據(jù)類型，輸出的為Tensor類型item = next(dic_ds) #遍歷生成的值放在字典中，生成一個(gè)img
我在ModelArts遇到個(gè)問題，就是這個(gè)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)右下方這個(gè)按鈕我怎么點(diǎn)都沒反應(yīng),換了個(gè)Browser也是一樣,求解答,謝謝!
