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樣例數(shù)據(jù)集dagm_2007_01.zip（見附件），樣例數(shù)據(jù)集使用工業(yè)質(zhì)檢競(jìng)賽數(shù)據(jù)集，具體參加https://resources.mpi-inf.mpg.de/conference/dagm/2007/prizes.html，目前該市場(chǎng)算法僅支持raw的數(shù)據(jù)格式，manifes
# 高級(jí)數(shù)據(jù)集管理 ``` Ascend` `GPU` `CPU` `進(jìn)階` `數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ``` MindSpore可以加載常見的數(shù)據(jù)集或自定義的數(shù)據(jù)集，這部分功能在初級(jí)教程中進(jìn)行了部分介紹。加載自定義數(shù)據(jù)集有兩種途徑： - 通過`GeneratorDataset`對(duì)象加載，使用
標(biāo)注或開發(fā)者自行定義標(biāo)注的場(chǎng)景。如果您的數(shù)據(jù)集需存在多種格式數(shù)據(jù)，或者您的數(shù)據(jù)格式不符合其他類型數(shù)據(jù)集時(shí)，可選擇自由格式的數(shù)據(jù)集。
http://climatetrace.org。 數(shù)據(jù)集預(yù)處理 對(duì)下載的數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，以獲得系統(tǒng)：時(shí)間起點(diǎn)（system:time_start）和系統(tǒng)：時(shí)間終點(diǎn)（system:time_end）的紀(jì)元時(shí)間，并將其添加到 GEE 的數(shù)據(jù)列中。每個(gè)部門及其相關(guān)排放數(shù)據(jù)集源都經(jīng)過處理，共提供 38,731
想請(qǐng)教一下，數(shù)據(jù)集是怎么使用的，他和競(jìng)賽有什么關(guān)系？
【功能模塊】自己創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)報(bào)錯(cuò)【操作步驟&問題現(xiàn)象】我想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)做超分辨率的數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集有兩列，data和target，data為低分辨率圖像，target為高分辨率圖像。我的想法是先創(chuàng)建一個(gè)data和target圖像一樣的數(shù)據(jù)集，然后再對(duì)data中的圖像進(jìn)行縮小，
Youku-VESR Dataset 優(yōu)酷視頻增強(qiáng)和超分數(shù)據(jù)集 介紹 賽題鏈接 Youku-VESR Dataset 優(yōu)酷視頻增強(qiáng)和超分數(shù)據(jù)集下載方式總結(jié)如下： 下載鏈接： https://tianchi.aliyun
由于數(shù)據(jù)均為人工手動(dòng)標(biāo)注，無法保證每一張圖片都標(biāo)注準(zhǔn)確無誤。本帖的目的是收集參賽選手發(fā)現(xiàn)的AI挑戰(zhàn)賽賽題數(shù)據(jù)集標(biāo)注錯(cuò)誤，請(qǐng)?jiān)谙路桨l(fā)帖反饋：反饋格式：圖片名，錯(cuò)誤描述__________________________________________________________
創(chuàng)建了一個(gè)空的數(shù)據(jù)集，然后導(dǎo)入已經(jīng)標(biāo)注好的一份圖像分類數(shù)據(jù)集（已提前上傳到OBS），發(fā)現(xiàn)導(dǎo)入的過程非常慢，再打開OBS進(jìn)行查看，發(fā)現(xiàn)重新復(fù)制了一份數(shù)據(jù)，如下圖紅框處所示：我的數(shù)據(jù)集比較大，有18萬張圖，上傳到OBS花了很長(zhǎng)的時(shí)間，結(jié)果導(dǎo)入數(shù)據(jù)集時(shí)，數(shù)據(jù)集又被復(fù)制了一遍，又得等它復(fù)
對(duì)于train_test_split文件夾是一個(gè)劃分數(shù)據(jù)的jason 文件。它將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集 測(cè)試集 和驗(yàn)證集。每個(gè)元素都是一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，按斜杠劃分第二個(gè)是該點(diǎn)云數(shù)據(jù)所屬的類別，第三個(gè)是該點(diǎn)云數(shù)據(jù)的名稱。例如，在test jason文件中的名稱 ，就是用來測(cè)試的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的名稱。 synsetoffset2category
已建好的數(shù)據(jù)集可以復(fù)制嗎？如何實(shí)現(xiàn)復(fù)制？
【功能模塊】自定義數(shù)據(jù)集讀取后，然后想著實(shí)驗(yàn)下用create_dict_iterator()遍歷下，但是我debug以后發(fā)現(xiàn)它跳不到getitem方法，然后我用遍歷我生成數(shù)據(jù)的.source，發(fā)現(xiàn)這個(gè)才會(huì)跳到getitem方法，請(qǐng)問這是有什么問題。自定義讀取代碼如下class videoDataSet():
Large-Scale Hierarchical Dataset of Annotated Animal Faces 論文 動(dòng)物 face 數(shù)據(jù)集 公開人臉數(shù)據(jù)集
**數(shù)據(jù)集接口：** /rest/analysis/v1/datasets/{dataSet} /rest/analysis/v1/perf-datasets/{dataSet} **常見問題及排查建議：**（更新中...） 1、錯(cuò)誤碼400。 ```json {"args":[]
MindDataset【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、在作計(jì)算機(jī)視覺語義切分的時(shí)候需要用到Cityscapes數(shù)據(jù)集，我們先將CityScapes數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成MindRecord格式。schema如下圖所示。2、讀取出數(shù)據(jù)之后，用map進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在執(zhí)行訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)迭代器相關(guān)的問題，不知道該如何解決，從何下手?！窘貓D信息】是在train
有這個(gè)數(shù)據(jù)集： https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/dataset/detail?id=94554deb-ab6c-47af-9f5e-a4f2ad4563d8 這個(gè)是分割 `背景`和`表盤里讀數(shù)區(qū)域` 的。 我
該API屬于DataArtsInsight服務(wù)，描述: 保存數(shù)據(jù)集接口URL: "/v1/{project_id}/datasets/save"
該API屬于TICS服務(wù)，描述: 用戶可以使用該接口進(jìn)行聯(lián)盟數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)。接口URL: "/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets-statistics"
該API屬于ModelArts服務(wù)，描述: 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets"
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)集詳情頁面，概覽頁面顯示導(dǎo)入的75張菜品數(shù)據(jù)。 3 創(chuàng)建標(biāo)注任務(wù)
