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?GLOBathy（全球湖泊測深數(shù)據(jù)集） 前言 – 床長人工智能教程我們開發(fā)了一個新穎的GLObal水深測量（GLOBathy）數(shù)據(jù)集，包括140多萬個水體，與完善的全球數(shù)據(jù)集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一個基于GIS的框架，根據(jù)水體的最大深度估
ET）由航天宏圖實(shí)驗(yàn)室提供，根據(jù)NASA MODIS數(shù)據(jù)（MOD16A2.061）通過Smoother算法計(jì)算得到的平滑后ET產(chǎn)品，解決了影像云霧覆蓋、像元異常值等問題。對處理后的覆蓋中國區(qū)域的影像結(jié)果鑲嵌，生成了分辨率為500米的月度合成產(chǎn)品。 數(shù)據(jù)集ID: MDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA
ttl.bz2 簡介： 本知識庫內(nèi)全領(lǐng)域?qū)嶓w的優(yōu)質(zhì)三元組數(shù)據(jù)集；對應(yīng)原url的數(shù)據(jù)集 AllFieldTriples 數(shù)據(jù)量：數(shù)據(jù)缺失，據(jù)介紹有5000w+ 數(shù)據(jù)格式： ttl文件，需二次處理 十四、病人事件圖譜數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)源鏈接：http://openkg.cn/dataset/peg
簡單的對于精度要求不高的OCR任務(wù)，數(shù)據(jù)集需要準(zhǔn)備多少張呢？1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和需要解決問題的復(fù)雜度有關(guān)系。難度越大，精度要求越高，則數(shù)據(jù)集需求越大，而且一般情況實(shí)際中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多效果越好。（2）對于精度要求不高的場景，檢測任務(wù)和識別任務(wù)需要的數(shù)據(jù)量是不一樣的。對于檢測任務(wù)，500
別和位置、圖像語義分割、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。針對不同用途的預(yù)置算法，其對數(shù)據(jù)集的要求不同。在使用預(yù)置算法創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)之前，建議您根據(jù)此預(yù)置算法對數(shù)據(jù)集的要求，準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。圖像分類用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集需存儲在OBS桶中，數(shù)據(jù)集對應(yīng)的OBS文件夾及文件路徑結(jié)構(gòu)如下所示：|-- data_url
于分析，平臺已將NetCDF文件轉(zhuǎn)化為TIF文件。 全球月度氣象數(shù)據(jù)集是指收集和整理全球各地區(qū)月度氣象數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。它包含了氣溫、降水、濕度、風(fēng)向和風(fēng)速等氣象要素的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是從各國氣象部門、研究機(jī)構(gòu)以及私人氣象站等多個渠道收集而來，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，被用于氣候變化研究、農(nóng)業(yè)
key-value 存儲系統(tǒng)，是跨平臺的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 Redis 是一個開源的使用 ANSI C 語言編寫、遵守 BSD 協(xié)議、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存、分布式、可選持久性的鍵值對(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的 API。 Redis 通常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器，因?yàn)橹担╲alue
預(yù)處理 干旱監(jiān)測 GIS 數(shù)據(jù)以矢量文件的形式提供。為了創(chuàng)建一致的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從 2000 年開始，以每周為周期，攝取所有年份的形狀文件。這些數(shù)據(jù)有 5 個不同的干旱等級/類別，并以 DM（干旱監(jiān)測等級/類別值）作為柵格屬性轉(zhuǎn)換成柵格。這使得數(shù)據(jù)的收集和分析更加容易。添加了開始
單擊右下角“創(chuàng)建”，完成視頻數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 #### 視頻標(biāo)注 針對導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集，需要對視頻內(nèi)的物體進(jìn)行標(biāo)注，可參考如下步驟。 1. 在“數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集”列表中，選擇上述步驟中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，單擊數(shù)據(jù)集名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集概覽頁。 2. 單擊右上角“開始標(biāo)注”，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁面。默認(rèn)展示當(dāng)前數(shù)據(jù)集中的所
水道和沿海地區(qū)觀測。 2 級數(shù)據(jù)可在 COPERNICUS/S2_SR 數(shù)據(jù)集中找到。1B 級數(shù)據(jù)可在 COPERNICUS/S2 數(shù)據(jù)集中找到。這些數(shù)據(jù)集中的資產(chǎn)還提供其他元數(shù)據(jù)。 Sentinel-2: Cloud Probability 數(shù)據(jù)集是歐洲航天局 (ESA) 的 Sentinel-2
Solenoid）也是CERN的一個實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，其數(shù)據(jù)集用于精密測量和物理研究。 LHCb實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集：LHCb是CERN的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目之一，其數(shù)據(jù)集用于精確測量B介子的性質(zhì)和探測CP破壞現(xiàn)象。 這些類似的數(shù)據(jù)集也面臨著和Higgs Boson數(shù)據(jù)集相似的問題，如數(shù)據(jù)量小、高維度、類別不平衡和領(lǐng)域知識
基于模型的估計(jì)值小 30%。 該數(shù)據(jù)集彌補(bǔ)了地面參考數(shù)據(jù)的主要空間差距，尤其是在巴西和玻利維亞等不確定性仍然很高的地區(qū)。 該模型突出了具有不同置信度的泥炭地區(qū)域，如秘魯北部、里奧內(nèi)格羅盆地和玻利維亞，為未來的研究和實(shí)地驗(yàn)證工作提供了重要資源。 數(shù)據(jù)亮點(diǎn) 模型類型： &
最近需要從文本中抽取結(jié)構(gòu)化信息，收集到很多數(shù)據(jù)，遂整理了一下，后續(xù)會不斷更新。 涉及內(nèi)容包括：中英文敏感詞、語言檢測、中外手機(jī)/電話歸屬地/運(yùn)營商查詢、名字推斷性別、手機(jī)號抽取、身份證抽取、郵箱抽取、中日文人名庫、中文縮寫庫、拆字詞典、詞匯情感值、停用詞、反動詞表、暴恐詞表、繁簡
請問此次大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的的熱身賽數(shù)據(jù)集應(yīng)該如何批量下載到本地呢?
Context的論文。論文中說明了COCO數(shù)據(jù)集以場景理解為目標(biāo)，主要是從復(fù)雜的日常場景中截取，圖像中的目標(biāo)通過精確的分割進(jìn)行位置的標(biāo)定。COCO包括91個類別目標(biāo)，其中有82個類別的數(shù)據(jù)量都超過了5000張。除以上這些公開的經(jīng)典數(shù)據(jù)集之外，我們也可以通過數(shù)據(jù)采集和圖像標(biāo)注工具制作數(shù)據(jù)集。常用的圖像標(biāo)注工
PKU-VD該數(shù)據(jù)集包含了兩個大型車輛數(shù)據(jù)集(VD1和VD2)，它們分別從兩個城市的真實(shí)世界不受限制的場景拍攝圖像。其中VD1是從高分辨率交通攝像頭獲得的，VD2中的圖像則是從監(jiān)視視頻中獲取的。作者對原始數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測，以確保每個圖像僅包含一輛車輛。由于隱私保護(hù)的限制，所有車牌
? 簡介： 全球歷史糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)集是農(nóng)業(yè)普查統(tǒng)計(jì)（糧農(nóng)組織報告的國家產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）和衛(wèi)星遙感（遙感反演的作物指數(shù)）的混合數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大豆只有“主要（major）”生長季節(jié)。前言 – 人工智能教程 全球大豆主要產(chǎn)區(qū)包括： 1. 美國：美
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、使用model.train接口, 如何構(gòu)建一個合適的數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)集為data,label, 兩者都為圖像(image)2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
沃爾沃發(fā)布Cirrus：用于自動駕駛的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR數(shù)據(jù)集這是一種新的遠(yuǎn)程雙模式LiDAR公共數(shù)據(jù)集，用于自動駕駛?cè)蝿?wù)，例如3D對象檢測，對高速公路駕駛和及時決策至關(guān)重要。平臺配備了高分辨率攝像機(jī)和一對有效距離為250米的LiDAR傳感器，比現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集長得多。使用高斯和均勻掃描模式同時記錄
【功能模塊】自定義數(shù)據(jù)集代碼如下class Kinetics: """ Args: root (string): Root directory path. spatial_transform (callable, optional):
