檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
較強(qiáng)的城市，超高強(qiáng)輻射指數(shù)的增長(zhǎng)速度往往較快。 由于數(shù)據(jù)類型（地表溫度或氣溫）、數(shù)據(jù)采集時(shí)間（Terra 或 Aqua）、天氣條件（晴空或全天空）和處理方法的不同，該數(shù)據(jù)集進(jìn)一步突出了 UHII 估計(jì)值的差異。 這一全面的數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的分析為未來(lái)的城市氣候研究提供了寶貴的見(jiàn)解，可在
年，涵蓋七個(gè)一級(jí)和九個(gè)二級(jí)土地覆被等級(jí)。我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集方法利用了 GEE 和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和生物地理代表性。我們從大地遙感衛(wèi)星圖像的光譜-時(shí)間特征空間采樣，以便在全球各生態(tài)區(qū)域有效分配訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將公開(kāi)可用的數(shù)據(jù)集和合作者提供的數(shù)據(jù)集納入我們的數(shù)據(jù)庫(kù)。為了反映基本的區(qū)域類別分布和
該指數(shù)是一種有效的干旱監(jiān)測(cè)工具，可以提供重要的參考信息，幫助人們更好地了解和應(yīng)對(duì)干旱的風(fēng)險(xiǎn)。 數(shù)據(jù)集描述¶ 分類值 價(jià)值 解釋 -9999 無(wú)數(shù)據(jù)值 0 沒(méi)有數(shù)據(jù) 1 除旱 2 干旱有所改善 3 干旱發(fā)展 4 干旱持續(xù)存在 5 干旱加劇
在使用ModelArts之前，您需要做如下工作：注冊(cè)華為云賬號(hào)、完成ModelArts全局配置、以及熟悉OBS相關(guān)操作。 下載“鋼筋檢測(cè)數(shù)據(jù)集”訓(xùn)練數(shù)據(jù) 創(chuàng)建項(xiàng)目 模型訓(xùn)練 部署上線 測(cè)試樣例圖片 查看在線服務(wù) 關(guān)閉在線服務(wù) 實(shí)驗(yàn)完成后，為了防止繼續(xù)扣費(fèi)，點(diǎn)擊
? ?GEE數(shù)據(jù)集：ASTER全球數(shù)字高程模型（GDEM）v3 GEE數(shù)據(jù)集：全球去除森林和建筑物的哥白尼30米DEM GEE數(shù)據(jù)集：全球哥白尼數(shù)字高程模型DEM（GLO-30 DEM） ?GEE數(shù)據(jù)集：全球地表水和地下水鹽度測(cè)量（1980-2019） GEE數(shù)據(jù)集：全球基于MO
= 4317總框數(shù)：6297使用標(biāo)注工具：labelImg標(biāo)注規(guī)則：對(duì)類別進(jìn)行畫(huà)矩形框重要說(shuō)明：暫無(wú)特別聲明：本數(shù)據(jù)集不對(duì)訓(xùn)練的模型或者權(quán)重文件精度作任何保證，數(shù)據(jù)集只提供準(zhǔn)確且合理標(biāo)注 圖片示例： 標(biāo)注示例： 下載地址：https://download.csdn.net/d
描述下載本數(shù)據(jù)集后，將得到一個(gè)dataset_2020.csv和一個(gè)prepare_data.py腳本，運(yùn)行該腳本可以從backblaze官網(wǎng)下載2020年的數(shù)據(jù)，解壓，并按1:1的比例隨機(jī)抽取正常樣本和故障樣本。原始的數(shù)據(jù)集文件大小較大，如下所示：2020 Data, Q1 689
理解常見(jiàn)回歸、分類、無(wú)監(jiān)督算法的基本原理，能夠動(dòng)手搭建常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
雙向反射率分布函數(shù) (BRDF)、調(diào)整反射率 (NBAR)，源自 Landsat 8/9 OLI 數(shù)據(jù)產(chǎn)品。 注：地球引擎的全面攝入預(yù)計(jì)將持續(xù)到 2023 年。 此數(shù)據(jù)集的構(gòu)成 數(shù)據(jù)的處理過(guò)程，進(jìn)行去云和控件重采樣，然后利用BRDF歸一化操作。 大氣校正 同一種大氣校
等）之間的相互轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)集合并：可以將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并為一個(gè)。數(shù)據(jù)集分割：可以將數(shù)據(jù)集按比例分割為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。數(shù)據(jù)集過(guò)濾：可以根據(jù)特定條件過(guò)濾數(shù)據(jù)集中的樣本。數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)：生成數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)信息，如類別分布、樣本數(shù)量等。數(shù)據(jù)集可視化：提供可視化工具，幫助用戶查看數(shù)據(jù)集中的樣本。使用方法datumaro.sh
output_shapes() dataset.output_types()之后根據(jù)以上信息定位數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤，如json文件損壞，圖像損壞等第二步：排查運(yùn)行過(guò)程中的數(shù)據(jù)集錯(cuò)誤數(shù)據(jù)集中存在臟數(shù)據(jù)集此類bug是運(yùn)行中數(shù)據(jù)集錯(cuò)誤中最常見(jiàn)的類型，引起原因有兩個(gè)：在存儲(chǔ)圖像的文件夾下有存儲(chǔ)圖像標(biāo)簽的文件，
您熟悉數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建操作，可選擇上述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目錄作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”，“標(biāo)注類型”選擇“圖像分割”。 如果您不熟悉創(chuàng)建數(shù)據(jù)集操作，可參考如下步驟完成任務(wù)。 1. 在ModelArts管理控制臺(tái)，進(jìn)入“數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集”頁(yè)面，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”。 2. 根據(jù)界面提示設(shè)置數(shù)據(jù)集相關(guān)參數(shù)，其中本示例的核心參數(shù)填寫(xiě)如下所示。
1. 貓狗分類數(shù)據(jù)集Kaggle Dogs vs. Cats簡(jiǎn)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?。用途：適合二分類任務(wù)，常用于深度學(xué)習(xí)入門(mén)。2. 花卉分類數(shù)據(jù)集Oxford 17 Category
引言 在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)集是起著至關(guān)重要作用的。然而，由于任務(wù)的復(fù)雜性，深度學(xué)習(xí)模型的輸入數(shù)據(jù)也有著各種各樣的形式，深度學(xué)習(xí)模型搭建的過(guò)程中，如果遇到特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)，研究者可能要花費(fèi)大半的時(shí)間在數(shù)據(jù)集的預(yù)處理（包括清洗、加載等過(guò)程）中。因此，高效的加載數(shù)據(jù)集，能給研究者構(gòu)建一套高效的開(kāi)發(fā)流程。
點(diǎn)擊“提交”。跳轉(zhuǎn)至數(shù)據(jù)集列表，可查看到創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，單擊名稱左側(cè)的小三角，展開(kāi)數(shù)據(jù)集詳情，可查看數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入狀態(tài)。當(dāng)狀態(tài)變?yōu)?ldquo;導(dǎo)入完成”時(shí)，表示數(shù)據(jù)集已準(zhǔn)備就緒。 查看導(dǎo)入狀態(tài): 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集名稱進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)面，概覽頁(yè)面顯示導(dǎo)入的75張菜品數(shù)據(jù)。 3 創(chuàng)建標(biāo)
摘要 最近，在做行人檢測(cè)的項(xiàng)目，想找一些行人的檢測(cè)數(shù)據(jù)，來(lái)增強(qiáng)模型的效果，發(fā)現(xiàn)行人跟蹤數(shù)據(jù)集可用，只需要把跟蹤數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為yolov5格式即可。 數(shù)據(jù)集 這些數(shù)據(jù)集來(lái)自百度飛槳的PaddleDetection項(xiàng)目。飛槳對(duì)一些特殊格式的數(shù)據(jù)做了格式的統(tǒng)一。格式如下： Caltech
計(jì)算機(jī)視覺(jué)：圖像修復(fù)-代碼環(huán)境搭建-知識(shí)總結(jié) ?? 計(jì)算機(jī)視覺(jué)：超分重建-代碼環(huán)境搭建-知識(shí)總結(jié) ?? 深度學(xué)習(xí)：環(huán)境搭建，一文讀懂 ?? 深度學(xué)習(xí)：趣學(xué)深度學(xué)習(xí) ?? 落地部署應(yīng)用：模型部署之轉(zhuǎn)換-加速-封裝 ?? CV 和 語(yǔ)音數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)集整理 ?? 預(yù)祝各位 前途似錦、可摘星辰 ?? 作為全網(wǎng) AI
COntext，是微軟團(tuán)隊(duì)提供的一個(gè)可以用來(lái)進(jìn)行圖像識(shí)別的數(shù)據(jù)集。MS COCO數(shù)據(jù)集中的圖像分為訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試集。COCO通過(guò)在Flickr上搜索80個(gè)對(duì)象類別和各種場(chǎng)景類型來(lái)收集圖像，其使用了亞馬遜的Mechanical Turk（AMT）。 COCO數(shù)據(jù)集現(xiàn)在有3種標(biāo)注類型：object instances（目標(biāo)實(shí)例）
2.3 CIFAR-100數(shù)據(jù)集訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含標(biāo)記為100個(gè)類別的50 000個(gè)32×32像素彩色圖像，以及10 000個(gè)測(cè)試圖像。此數(shù)據(jù)集類似于CIFAR-10，但它有100個(gè)類，每個(gè)類有600個(gè)圖像（包括500個(gè)訓(xùn)練圖像和100個(gè)測(cè)試圖像）。CIFAR-100中的100個(gè)類被
? 簡(jiǎn)介 美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）提供的 LandScan 數(shù)據(jù)集是一個(gè)全面的高分辨率全球人口分布數(shù)據(jù)集，是廣泛應(yīng)用的寶貴資源。 利用最先進(jìn)的空間建模技術(shù)和先進(jìn)的地理空間數(shù)據(jù)源，LandScan 以 30 弧秒的分辨率提供了有關(guān)人口數(shù)量和密度的詳細(xì)信息，從而能夠?qū)θ蚍秶鷥?nèi)的人類居住模式進(jìn)行精確的最新了解。
