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致力于為人工智能企業(yè)提供高效、安全和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集、清洗和標(biāo)注服務(wù)。依托自身成熟的培訓(xùn)、管理體系，幫助客戶降低數(shù)據(jù)成本，加快產(chǎn)品迭代速度，迎合大數(shù)據(jù)時(shí)代趨勢，成就AI精彩未來。產(chǎn)品說明： AI數(shù)據(jù)集標(biāo)注是一款專為人工智能設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集標(biāo)注軟件。軟件可以自動導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，對文本、圖片、視頻和音頻等進(jìn)行標(biāo)注。
致力于為人工智能企業(yè)提供高效、安全和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集、清洗和標(biāo)注服務(wù)。依托自身成熟的培訓(xùn)、管理體系，幫助客戶降低數(shù)據(jù)成本，加快產(chǎn)品迭代速度，迎合大數(shù)據(jù)時(shí)代趨勢，成就AI精彩未來。產(chǎn)品說明： AI數(shù)據(jù)集標(biāo)注是一款專為人工智能設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集標(biāo)注軟件。軟件可以自動導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，對文本、圖片、視頻和音頻等進(jìn)行標(biāo)注。
VOC一致；ADE20K_MIT：一個(gè)場景理解的新的數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集是可以免費(fèi)下載的，共151個(gè)類別。數(shù)據(jù)集有很多，本系列教程不局限于具體數(shù)據(jù)集，可能也會用到Kaggle比賽之類的數(shù)據(jù)集，具體每個(gè)數(shù)據(jù)集怎么處理，數(shù)據(jù)集的格式是什么樣的，后續(xù)文章用到什么數(shù)據(jù)集會具體講解。
millionImagenet數(shù)據(jù)集是目前深度學(xué)習(xí)圖像領(lǐng)域應(yīng)用得非常多的一個(gè)領(lǐng)域，關(guān)于圖像分類、定位、檢測等研究工作大多基于此數(shù)據(jù)集展開。Imagenet數(shù)據(jù)集文檔詳細(xì)，有專門的團(tuán)隊(duì)維護(hù)，使用非常方便，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究論文中應(yīng)用非常廣，幾乎成為了目前深度學(xué)習(xí)圖像領(lǐng)域算法性能檢驗(yàn)的“標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)集。與I
露，而醫(yī)療數(shù)據(jù)不敢共享直接影響醫(yī)療大數(shù)據(jù)的使用 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享沒有有效的控制手段，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被濫用造成隱私泄露，而醫(yī)療數(shù)據(jù)不敢共享直接影響醫(yī)療大數(shù)據(jù)的使用 解決方案場景 精準(zhǔn)醫(yī)療 電子病歷取藥 醫(yī)療研究支持 精準(zhǔn)醫(yī)療 精準(zhǔn)醫(yī)療 長久以來，醫(yī)療數(shù)據(jù)更多的只是在醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部流轉(zhuǎn)
應(yīng)運(yùn)而生。該數(shù)據(jù)集共包含 20000張已劃分、已標(biāo)注的圖像，涵蓋了農(nóng)田中常見的 102 種害蟲類別，數(shù)據(jù)多樣性強(qiáng)，能夠?yàn)閷W(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。無論是用于 目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練，還是 小樣本學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)，該數(shù)據(jù)集都具有較高的價(jià)值和實(shí)用性。 數(shù)據(jù)集概述 農(nóng)業(yè)害蟲檢測是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的重
讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化得更好的最好辦法是使用更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)然，在實(shí)踐中，我們擁有的數(shù)據(jù)量是很有限的。解決這個(gè)問題的一種方法是創(chuàng)建假數(shù)據(jù)并添加到訓(xùn)練集中。對于一些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，創(chuàng)建新的假數(shù)據(jù)相當(dāng)簡單。對分類來說這種方法是最簡單的。分類器需要一個(gè)復(fù)雜的高維輸入 x，并用單個(gè)類別標(biāo)識
2.4 MNIST數(shù)據(jù)集MNIST是一個(gè)包含60 000個(gè)0～9這十個(gè)數(shù)字的28×28像素灰度圖像的數(shù)據(jù)集。MNIST也包括10 000個(gè)測試集圖像。數(shù)據(jù)集包含以下四個(gè)文件：train-images-idx3-ubyte.gz：訓(xùn)練集圖像（9 912 422字節(jié)），見http://yann
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
在比較機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試的結(jié)果時(shí)，考慮其采取的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)是很重要的。通常情況下，人工設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方案可以大大減少機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的泛化誤差。將一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能與另一個(gè)進(jìn)行對比時(shí)，對照實(shí)驗(yàn)是必要的。在比較機(jī)器學(xué)習(xí)算法 A 和機(jī)器學(xué)習(xí)算法 B 時(shí)，應(yīng)該確保這兩個(gè)算法使用同一人工設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方案進(jìn)行評估。假設(shè)算法
完整訓(xùn)練流程：提供完整訓(xùn)練代碼、預(yù)設(shè)參數(shù)和可復(fù)用數(shù)據(jù)集； ? 可部署模型格式：支持.pt和ONNX格式，便于后續(xù)部署到邊緣設(shè)備或服務(wù)端。 數(shù)據(jù)集 本項(xiàng)目使用的裂縫識別數(shù)據(jù)集采用標(biāo)準(zhǔn)的 YOLO 格式，便于快速訓(xùn)練與遷移學(xué)習(xí)。 ? 數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)如下： kotlin 復(fù)制 編輯 dataset/
? 前言 機(jī)器學(xué)習(xí)中可以將數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)子集，即訓(xùn)練集、測試集。更好的方式是將數(shù)據(jù)集分為三個(gè)子集，即訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集。 一、劃分為訓(xùn)練集、測試集 數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)子集的概念： 訓(xùn)練集—用于訓(xùn)練模型； 測試集—用于測試訓(xùn)練后模型
才能測試出學(xué)習(xí)的真正效果，這樣就不難理解為什么要?jiǎng)澐忠粋€(gè)測試集了。我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果是不可控的，常常是被用來做探索性的實(shí)驗(yàn)。而在實(shí)際產(chǎn)品應(yīng)用中，通常使用的是有監(jiān)督學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)就需要有標(biāo)注的數(shù)據(jù)來作為先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注之前，
數(shù)據(jù)集管理 查詢數(shù)據(jù)集列表 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 查詢數(shù)據(jù)集詳情 更新數(shù)據(jù)集 刪除數(shù)據(jù)集 父主題： 數(shù)據(jù)管理
是哪種不作細(xì)究，因?yàn)榭梢酝ㄟ^更簡單的數(shù)據(jù)獲取方法。（PS：官網(wǎng)下載的數(shù)據(jù)集已經(jīng)劃分好了60000個(gè)訓(xùn)練集和標(biāo)簽，10000個(gè)測試集和標(biāo)簽，共四個(gè)文件，但格式不是常見文件格式，需要手動轉(zhuǎn)化。第二類數(shù)據(jù)集是matlab中的.mat表格文件，兩類數(shù)據(jù)我都打包上傳到資源里了，下載鏈接戳這）
ls/122030308 火災(zāi)數(shù)據(jù)集： fire-smoke - 飛槳AI Studio 轉(zhuǎn)自：https://www.csdn.net/tags/MtTaEgysNTM2NTA2LWJsb2cO0O0O.html 火災(zāi)圖片數(shù)據(jù)
今天給大家分享一個(gè)免費(fèi)獲取機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集網(wǎng)站： Machine Learning Datasets | Papers With Code 有想法但沒有數(shù)據(jù)集的同學(xué)的福音，網(wǎng)站屆滿很簡潔，及本本上提供的了一般可用的各類數(shù)據(jù)集，我們可以進(jìn)行各類影像、評論和點(diǎn)云等數(shù)據(jù)集的搜羅。
同步數(shù)據(jù)集 功能介紹 從數(shù)據(jù)集輸入位置同步數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)集，包含樣本及標(biāo)注信息。文本類數(shù)據(jù)集不支持此操作。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。 URI POST /v
數(shù)據(jù)集成概述 DataArts Studio數(shù)據(jù)集成是一種高效、易用的數(shù)據(jù)集成服務(wù)，圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性，有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。 數(shù)據(jù)集成即云數(shù)據(jù)遷移（Cloud
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測（使用新版自動學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts的新版“自動學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
