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MNIST數(shù)據(jù)集是由Yann LeCun等人創(chuàng)建的。 Yann LeCun是一位法國計算機科學家，他是深度學習的先驅(qū)者之一。該數(shù)據(jù)集是由他創(chuàng)建的，旨在為機器學習算法提供一個常見的基準測試。MNIST數(shù)據(jù)集包含手寫數(shù)字的圖像，它是一個非常流行的數(shù)據(jù)集，被廣泛用于圖像識別和深度學習的模型評估。該數(shù)據(jù)集共有60
查詢數(shù)據(jù)集同步任務(wù)的狀態(tài) 功能介紹 查詢數(shù)據(jù)集同步任務(wù)的狀態(tài)。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認證鑒權(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 GET /v2/{project_id}/datase
制作鏡像（數(shù)據(jù)集） Dockerfile示例 環(huán)境變量使用說明 父主題： 鏡像倉庫
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 建立DataArts Insight與數(shù)據(jù)源的連接之后，需要創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理。 數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源和可視化展示的中間環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)源的輸入，并為可視化展示提供輸入。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)源之后，您可以基于當前數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對已添加的數(shù)
配置列級權(quán)限 在數(shù)據(jù)集中通過列級權(quán)限功能設(shè)置對某用戶/用戶組禁止查看某字段的數(shù)據(jù)，設(shè)置后用戶僅可以查看規(guī)則范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)的安全。設(shè)置需要脫敏的字段，系統(tǒng)將該字段中的敏感數(shù)據(jù)進行模糊化處理，使得該字段以脫敏的形式展示，從而保護數(shù)據(jù)安全。 前提條件 已創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，請參見通過可視化方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。
模型數(shù)據(jù)集支持 目標檢測2D 目標檢測3D 目標追蹤2D 目標追蹤3D 語義分割2D 語義分割3D 車道線檢測 分類 父主題： 模型評測
像分類、檢測物體類別和位置、圖像語義分割、強化學習。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，準備相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。圖像分類用于訓練的數(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：|--
? 美國季節(jié)性干旱數(shù)據(jù)集¶ 美國干旱展望柵格數(shù)據(jù)集由國家氣象局氣候預(yù)測中心生成。它在每個月的最后一天發(fā)布，提供下個月的干旱前景信息。“美國季節(jié)性干旱展望”數(shù)據(jù)集每月發(fā)布一次，特別是每月的第三個星期四。該數(shù)據(jù)集對美國不同地區(qū)發(fā)生干旱的可能性進行了定
? 全球地面沉降測繪¶ 該數(shù)據(jù)集的重點是通過使用先進的地理空間和建模技術(shù)創(chuàng)建全球地面沉降數(shù)據(jù)集。該研究調(diào)查了全球范圍內(nèi)地下水壓力、含水層枯竭和地面沉降之間的關(guān)系。利用遙感數(shù)據(jù)和基于模型的數(shù)據(jù)集，開發(fā)了一種機器學習模型，可以以約 2 公里的極高空間分辨率預(yù)測地面沉降。這項
1. 貓狗分類數(shù)據(jù)集Kaggle Dogs vs. Cats簡介：經(jīng)典的貓狗分類數(shù)據(jù)集，包含貓和狗的圖像。規(guī)模：25,000張圖像（12,500張貓，12,500張狗）。圖像大?。嚎勺儭Ｓ猛荆哼m合二分類任務(wù)，常用于深度學習入門。2. 花卉分類數(shù)據(jù)集Oxford 17 Category
在主菜單中，選擇“數(shù)據(jù)中心”。 在左側(cè)導航欄中，選擇“數(shù)據(jù)集 > 全部”。 在數(shù)據(jù)集管理頁面，單擊“新建數(shù)據(jù)集”。 在新增數(shù)據(jù)集頁面，設(shè)置數(shù)據(jù)集名稱、選擇數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)源和目錄，單擊“保存”。 圖1 新建AstroZero數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集名稱：新建數(shù)據(jù)集的名稱，用于標識該數(shù)據(jù)集。長度為1~
https://huggingface.co/ 注： 主要元素為：數(shù)據(jù)集名稱，鏈接，領(lǐng)域類型，語言，簡介，主要文件，數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)格式。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本為 文檔-問題-答案。 部分數(shù)據(jù)數(shù)量為個人統(tǒng)計，部分為數(shù)據(jù)源簡介介紹； CMRC2018：（中文）MRC數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)源鏈接：https://ymcui.com/cmrc2018/
簡單的對于精度要求不高的OCR任務(wù)，數(shù)據(jù)集需要準備多少張呢？1）訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和需要解決問題的復雜度有關(guān)系。難度越大，精度要求越高，則數(shù)據(jù)集需求越大，而且一般情況實際中的訓練數(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
查詢數(shù)據(jù)集版本列表 查詢數(shù)據(jù)集的版本列表。 dataset.list_versions() 示例代碼 查詢數(shù)據(jù)集版本列表 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session
本來有幾個數(shù)據(jù)集的，確定沒有刪，但不見了。開發(fā)環(huán)境、訓練、模型也一樣，都顯示暫無數(shù)據(jù)
管理加工算子 系統(tǒng)預(yù)置加工算子介紹 父主題： 加工數(shù)據(jù)集
t18到這一步的時候，發(fā)現(xiàn)沒有給數(shù)據(jù)集（COCO2017）轉(zhuǎn)換的文件數(shù)據(jù)集目錄結(jié)構(gòu)如下：.├── annotations # 標注jsons├── train2017 # 訓練數(shù)據(jù)集└── val2017 # 推理數(shù)據(jù)集將數(shù)據(jù)集信息整理成TXT文件，每行如下：train2017/0000001
用戶可以自行選擇數(shù)據(jù)集版本。除可以查看單個數(shù)據(jù)集的特征統(tǒng)計外，ModelArts還支持對比功能，如數(shù)據(jù)集不同版本之間的對比、訓練集與驗證集之間的對比等。數(shù)據(jù)集特征分析是數(shù)據(jù)分析診斷的有效工具。如果訓練集和驗證集之間分布差異較大，說明訓練數(shù)據(jù)集上訓練的模型在驗證集上效果可能較差。通
研究長時序建模、多標簽動作識別。• 擴展建議：• 使用Kinetics預(yù)訓練權(quán)重初始化模型，再微調(diào)目標數(shù)據(jù)集。• 結(jié)合自監(jiān)督學習（如MoCo、SimCLR）利用未標注視頻數(shù)據(jù)。對比總結(jié)數(shù)據(jù)集規(guī)模（視頻數(shù)）類別數(shù)主要特點典型用途HMDB-51~6,80051小規(guī)模、低質(zhì)量、高難度算法魯棒性測試UCF-101~13
請問哪里有標注好的生活垃圾的數(shù)據(jù)集，之前看到華為有一次比賽用的標注好了的垃圾分類數(shù)據(jù)集，但是找不到了
