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使用MindSpore定義數(shù)據(jù)集的時(shí)候，有時(shí)候因?yàn)槎x數(shù)據(jù)集過于復(fù)雜，導(dǎo)致出現(xiàn)了一個(gè)errorValueError: The data pipeline is not a tree (i.e. one node has 2 consumers)打開腳本一看，果然數(shù)據(jù)處理pipeline
? 北美干旱監(jiān)測(cè) (NADM) 柵格數(shù)據(jù)集由國家環(huán)境信息中心 (NCEI) 和國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 國家綜合干旱信息系統(tǒng) (NIDIS) 生成。該數(shù)據(jù)集是加拿大、墨西哥和美國作者制作的北美干旱監(jiān)測(cè) (NADM) 的網(wǎng)格版本，其中對(duì)于每個(gè) 2.5 公里網(wǎng)格單元，該值由該地區(qū)當(dāng)前的
= 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)行畫矩形框重要說明：暫無特別聲明：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
ModelArts數(shù)據(jù)集保存到容器的哪里？
初賽現(xiàn)在已經(jīng)結(jié)束了,能否下發(fā)初賽的正賽數(shù)據(jù)集,我想改改程序的bug
1、關(guān)于數(shù)據(jù)集，里面所有表格和配置是不是只要讀取一次就行， 例如qos上限，邊緣節(jié)點(diǎn)寬帶上限會(huì)不會(huì)隨節(jié)點(diǎn)時(shí)間發(fā)生變化，需要重新讀取， 即程序運(yùn)行期間，數(shù)據(jù)集會(huì)不會(huì)變動(dòng)2、/data/和/output/文件權(quán)限是什么， 均可讀可寫可執(zhí)行還是一個(gè)只讀，一個(gè)只寫
前陣子單位網(wǎng)絡(luò)出問題，下不下來，現(xiàn)在修復(fù)后，發(fā)現(xiàn)下載端口已經(jīng)關(guān)閉了，那位老鐵方便分享一下數(shù)據(jù)集么？初賽和決賽的都可以
本次采用的數(shù)據(jù)集是Labelme標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1nxo9-NpNWKK4PwDZqwKxGQ 提取碼：kp4e，需要將其轉(zhuǎn)為COCO格式的數(shù)據(jù)集。轉(zhuǎn)換代碼如下： 新建labelme2coco
例。MEDV - 房屋價(jià)格的中位數(shù)：以千美元為單位。這些屬性被用來預(yù)測(cè)房屋價(jià)格的中位數(shù)（MEDV），這是數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)變量。需要注意的是，B列由于包含敏感信息，通常在現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐中被忽略或替換。注：所謂B列，就是第12列。
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
Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個(gè)模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出。原始 GAN 理論中，并不要求
COntext，是微軟團(tuán)隊(duì)提供的一個(gè)可以用來進(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通過在Flickr上搜索80個(gè)對(duì)象類別和各種場景類型來收集圖像，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）
? 簡介 美國橡樹嶺國家實(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。
再使用CMU-Multimodal SDK Version 1.2.0提取CMU- Mosei數(shù)據(jù)集的特征時(shí)，程序運(yùn)行到一半叫我“Please input dimension namescomputational sequence version for computational
了解數(shù)據(jù)集成的基本概念、關(guān)鍵特性，及典型應(yīng)用場景和案例。
現(xiàn)在比較流行微服務(wù)。其實(shí)微服要考慮清楚，如何劃分服務(wù)邊界。同樣的套到ai里面，數(shù)據(jù)集和模型應(yīng)該怎么劃分邊界呢？舉一個(gè)例子，如果我們有一個(gè)需求需要檢測(cè)帶了安全帽并且?guī)Я丝谡帧Ｎ覀兪怯?xùn)練兩個(gè)模型，一個(gè)模型檢測(cè)安全帽，一個(gè)模型檢測(cè)口罩。還是訓(xùn)練一個(gè)模型同時(shí)檢測(cè)安全帽和口罩？
共享：復(fù)制、分發(fā)和使用數(shù)據(jù)庫。創(chuàng)作：根據(jù)數(shù)據(jù)庫制作作品。改編：改編數(shù)據(jù)庫：修改、改造和利用數(shù)據(jù)庫。條件 署名：您必須按照 ODbL 規(guī)定的方式為數(shù)據(jù)庫的任何公開使用或由數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的作品標(biāo)明出處。對(duì)于數(shù)據(jù)庫或由數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的作品的任何使用或再分發(fā)，您必須向他人明確說明數(shù)據(jù)庫的許可，并保留原
mindspore加載自定義數(shù)據(jù)集報(bào)錯(cuò)， img should be PIL image. Got <class 'numpy.ndarray'>. Use Decode() for encoded data or ToPIL() for decoded data.請(qǐng)問這是怎么回
使用數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)版本from modelarts.session import Session from modelarts.estimator import Estimator session = Session() estimator = Estimator(
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
