目标检测数据集第9页

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。

·2025-02-20 00:24

python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测

要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测，我们可以按以下步骤进行：整体思路数据读取：分别读取RGB图像和事件相机数据。

go5463158465·2025-02-19 23:34

Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test）

就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理

xl.liu·2025-02-19 21:50

详解多模态（红外-可见光图像）目标检测模型SuperYOLO源码，真正搞清代码逻辑！

弗兰随风小欢·2025-02-19 16:19

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。

ProgramHan·2025-02-19 16:46

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框

IT古董·2025-02-19 16:12

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开

东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

Vue3 循环语句

Vue3循环语句引言在Web开发中，循环语句是处理数据集合的常用手段。Vue3作为当下流行的前端框架，提供了丰富的循环语句，以帮助我们更高效地处理数据。

wjs2024·2025-02-19 14:27

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离

小源学AI·2025-02-19 13:18

cuda编程入门——并行归约(五)

其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。这个数据集包含了多个特征（

github_czy·2025-02-19 07:31

快速排序_详解快速排序算法

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值

网站推广优化yetaoaiueo·2025-02-19 07:29

CHRONOS - 新闻时间线摘要

小众AI·2025-02-19 06:54

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型

林聪木·2025-02-19 05:13

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【大模型】数据集构造方式

数据格式示例Alpaca数据集的格式通常是JSON，包含以下几个字

油泼辣子多加·2025-02-18 22:02

CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：目标检测，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-02-18 19:01

NoSQL调研与学习（一）

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数

JUNPR·2025-02-18 18:39

HarmonyOS Next智能安防系统中的模型轻量化实战

一、智能安防系统需求与模型轻量化方案设计（一）功能需求分析目标检测需求在智能安防系统中，目标检测是核心功能之一。它需要

·2025-02-18 17:07

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。

算法conv_er·2025-02-18 15:43

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

方世恩·2025-02-18 15:41

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

以下是详细的指导内容：1.准备数据集在微调大模型之前，需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求：格式：通常使用JSONL（JSONLines）格式，每行包含一个训练样本。

慧香一格·2025-02-18 14:34

【国产自研-神软大数据平台3.4.10】

产品介绍：北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台，提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座

王旭亮_·2025-02-18 13:24

【目标检测】多模态航空目标检测：A SIMPLE AERIAL DETECTION BASELINE OF MULTIMODAL LANGUAGE MODELS

接着，提出一种评估方法，确保多模态语言模型与传统目标检测模型之间能够进行公平比较。通过微

慕容紫英问情·2025-02-18 12:46

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的股票level2逐笔委托逐笔成交历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-18 01:48

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T

FL1623863129·2025-02-17 23:55

第二章：12.3 建立表现基准

误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。

望云山190·2025-02-17 22:40

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译

数据集下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了10

liwulin0506·2025-02-17 20:54

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解

·2025-02-17 20:28

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

hightick·2025-02-17 12:37

【论文精读】MotionLM

MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了

EEPI·2025-02-17 12:37

机器学习：k均值

**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚

golemon.·2025-02-17 08:38

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

数据一致性：确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件：auto-aof-rewrite-per

学会了没·2025-02-17 01:43

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

Spark 性能优化（四）：Cache

当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。

LevenBigData·2025-02-17 00:04

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

doris:查询缓存

SQLCache基于以下关键因素来存储和获取缓存：SQL文本视图定义表和分区的版本用户变量和结果值非确定函数和结果值行策略定义数据脱敏定义以上因素的组合唯一确定一个缓存数据集。

向阳1218·2025-02-16 22:17

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

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