檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
category string 是 算子類別。 單選，可選取值如下： - 數(shù)據(jù)提取 - 數(shù)據(jù)抽樣 - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 - 數(shù)據(jù)過濾 - 數(shù)據(jù)去重 - 數(shù)據(jù)打標(biāo) - 其他 modal Array of strings 是 算子支持處理的數(shù)據(jù)模態(tài)列表。 多選，可選取值如下： - TEXT（文本） - IMAGE（圖片）
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
使用ModelArts通常需要上傳較大的數(shù)據(jù)集到OBS，我們可以選擇OBS客戶端上傳，在沒有OBS客戶端的情況下，則可以選擇使用NoteBook上傳數(shù)據(jù)，來提高數(shù)據(jù)上傳的效率。下面介紹一下如何借助NoteBook上傳數(shù)據(jù)集到OBS。 1、創(chuàng)建一個notebook，此處建議選擇掛載
? 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(bào)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）
詳情頁面中，直接添加數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)標(biāo)注。在標(biāo)注作業(yè)詳情頁面，單擊“未標(biāo)注”頁簽，然后單擊左上角“添加數(shù)據(jù)”。在彈出的導(dǎo)入對話框中，選擇數(shù)據(jù)來源、導(dǎo)入方式、導(dǎo)入路徑等參數(shù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)。單擊確定。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的詳細(xì)操作介紹請參見數(shù)據(jù)接入簡介圖2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)刪除音頻通過數(shù)據(jù)刪除操作，可將需要丟
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
【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):
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
刪除數(shù)據(jù)集版本 刪除數(shù)據(jù)集的指定版本。 dataset.delete_version(version_id) 示例代碼 刪除數(shù)據(jù)集指定版本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset
后面的ATIS攝像機(jī)拍攝了80分鐘，并將其轉(zhuǎn)換為常規(guī)的灰度圖像，并標(biāo)記樣本。該數(shù)據(jù)集有12336個汽車樣本和11693非汽車樣本組成的兩類數(shù)據(jù)集。其中訓(xùn)練集分為7940個汽車和7482個背景樣本，測試集包含4396個汽車樣本和4211個背景測試樣本。下載地址：https://www
如何將多個圖像分類的數(shù)據(jù)集合并成一個數(shù)據(jù)集？
專家好，我從OBS加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集到notebook中，請問是不是每次啟動這個notebook，要訓(xùn)練的時候都要重新載入一次，因?yàn)槲业?span id="qzk0fqn" class='cur'>數(shù)據(jù)集比較大，這個載入時間不短。
查詢數(shù)據(jù)集版本詳情 根據(jù)版本ID查詢數(shù)據(jù)集指定版本的詳細(xì)信息。 dataset.get_version_info(version_id) 示例代碼 查詢數(shù)據(jù)集指定版本的詳細(xì)信息 from modelarts.session import Session from modelarts
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
是一種計(jì)算機(jī)玩圍棋的新方法，這種方法運(yùn)用了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蒙特卡洛搜索樹，而這個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一方面是通過運(yùn)用人類專家級圍棋棋局進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練，另一方面還通過程序通過電腦自己與自己博弈的增強(qiáng)學(xué)習(xí)來進(jìn)行訓(xùn)練，可見AlphaGo的成果也離不開通過學(xué)習(xí)人類專家級棋譜進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的這個大量數(shù)據(jù)集的使用。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集按鈕是灰色的，不可選，如圖
被攔截了，但很難人工修改：數(shù)據(jù)集-CV篇 cid:link_0
Session() # 查詢數(shù)據(jù)集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查詢結(jié)果 示例二：根據(jù)數(shù)據(jù)集類型查詢數(shù)據(jù)集列表 # 查詢圖像分類數(shù)據(jù)集 dataset_list =
【MindSpore】【數(shù)據(jù)集功能】MindSpore.dataset如何加載yolo格式的數(shù)據(jù)集？
