自动驾驶数据集目标检测第10页

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

[数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893张1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)：1893标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-25 23:09

[数据集][目标检测]手钳检测数据集VOC+YOLO格式141张1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)：141标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-25 23:39

利用贝叶斯和决策树来进行医疗诊断的

以下是一个基本的实现思路：数据准备：我们需要一个包含不同症状和对应病症的数据集。这个数据集将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。

杨航 AI·2024-08-25 23:07

大数据的存储和处理面临哪些挑战，如何应对？

存储和处理这些异构数据需要解决数据格式转换、数据集成和数据清洗等问题。数据的实时性：随着数据来源的增加，许多应用程序需要实时

程序猿阿伟·2024-08-25 22:02

YOLOv8独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y

AI小怪兽·2024-08-25 21:59

基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法，新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点（二）

一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)，去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)1）混合型扩张型残差注意力(HDRAB)：mAP从原始的0.773提升至0.7791.无人机高空红外数据集介绍无人机高空红外检测数据集大小

AI小怪兽·2024-08-25 21:57

C# ADO.NET的五个常用对象及数据库连接操作

SqlConnection数据库连接对象SqlCommand数据库命令对象SqlDataAdapter数据适配器SqlDataReader数据库读取器，“只读、向前”，不能后退地读取数据DataSet数据集

ZorroBubble·2024-08-25 20:18

《计算机图形学编程》笔记——第四章

计算机图形学编程》笔记——第四章管理3D图形数据关键模块介绍1.缓冲区2.统一变量3.顶点属性插值4.模型-视图5.矩阵堆栈代码及结果BUG引用碎碎念管理3D图形数据使用OpenGL渲染3D图形通常需要将若干数据集发送给

小C酱油兵·2024-08-25 19:42

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型

wsdswzj·2024-08-25 17:06

小琳 AI 课堂：机器学习

从技术实现的层面来讲，主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习：在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈，根据已知的

小琳ai·2024-08-25 15:52

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

目标检测 | yolov8 原理和介绍

hero_hilog·2024-08-25 13:39

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练

沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

昇思25天学习打卡营第10天|利用 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别的完整攻略

目录环境配置导入模块和库准备数据集数据集下载和压缩数据加载和数据预处理进行模型的构建和优化器的设置配置和准备模型的训练过程测量训练操作的执行时间模型验证模型推理自定义推理数据集环境配置首先，利用“%%capturecaptured_output

前端基地·2024-08-25 10:21

js循环遍历的方法总结

在js中什么叫做循环遍历：循环遍历：循环遍历是指通过重复执行一段代码来遍历（访问）一个数据集合中的每个元素。可用于处理数组、对象或者其它可迭代的数据结构。

healer-·2024-08-25 10:20

数据仓库系列总结

一、数据仓库架构1、数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

大数据00·2024-08-25 10:17

数学建模学习（124）:使用Python实现模糊ARAS方法从原理到实战

文章目录1.引言2.模糊ARAS方法原理2.1模糊数的表示3.案例分析：设备采购决策3.1数据来源3.2权重设定3.3数据集3.4Python实现模糊ARAS方法3.5结果分析3.6模糊ARAS的优势3.7

川川菜鸟·2024-08-25 09:13

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存

萍水相逢_d272·2024-08-25 07:20

Java数据结构——链表（LinkedList）

目录链表介绍链表的代码实现1.链表介绍在Java中，链表是一种基本的数据结构，用于按照线性方式存储数据集合。与数组不同，链表中的元素在内存中不是连续存储的，而是通过指针（或引用）连接在一起。

asta-wjb·2024-08-25 07:00

迁移学习之领域泛化

简单来说，领域泛化就是希望模型能够“举一反三”，不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好，而是能够跨越不同的环境或数据

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标，主要用于衡量数据集的不纯度或不确定性

红米煮粥·2024-08-25 02:30

A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications

生成图分析的大型语言模型综述：查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论

UnknownBody·2024-08-25 02:29

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

WPF—数据模版绑定数据集合(listbox和panel)

WPF—数据模版绑定数据集合(listbox和panel)WPF中，可以使用ListBox或者Panel（比如StackPanel或Canvas）来展示数据集合，并使用数据模板DataTemplate来定义数据的呈现方式

_Csharp·2024-08-25 00:47

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

它在各个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、监控系统、增强现实等。下面将介绍计算机视觉技术的优势、挑战，并给出一个代码示例和实际应用。

战族狼魂·2024-08-24 23:11

＜数据集＞工具识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers

深度学习lover·2024-08-24 22:37

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

TechCraft·2024-08-24 19:23

SQL MAX() 函数深入解析

在SQL中，MAX()函数是一个常用的聚合函数，用于从数据集的一列中找出最大值。本文将详细介绍MAX()函数的使用方法、场景及其在实际应用中的重要性。

lly202406·2024-08-24 15:54

大数据与AI：驱动未来智能社会的双引擎

三、大数据与AI的融合应用1.医疗健康：2.教育科技：3.智慧城市：4.智能制造：四、未来趋势与挑战结语一、大数据：AI的“燃料”大数据，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合

yuhaoteng666·2024-08-24 14:51

Spring Boot实战：通过Spring Batch处理批量订单数据

它包括以下关键特性：可扩展性：可以轻松扩展以适应各种规模的数据集。事务管理：确保数据完整性，支持重试和回滚机制。监控和日志：提供了详细的执行报告和日志记录功能。

潘多编程·2024-08-24 14:18

[数据集][目标检测]风力发电机叶片损伤检测数据集VOC+YOLO格式5029张8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)：5029标注数量(xml

FL1623863129·2024-08-24 14:48

Flink CDC Standalone模式部署及Flink CDC Job提交

FlinkCDC是基于Flink开发的一个流式数据集成工具。所以按照FlinkCDC需要事先按照Flink。具体安装请参见《Linux安装Flink》。F

L（刘二宝）·2024-08-24 13:41

＜数据集＞遥感船舶识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips

深度学习lover·2024-08-24 07:07

机器学习中分类算法的优缺点

3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比

亚图跨际·2024-08-24 07:35

图数据库在社交网络分析中的应用

图数据库的设计哲学是将数据的结构和关系作为核心，这使得图数据库特别适合处理具有高度关联性和复杂关系的数据集。

丁爸·2024-08-24 07:31

ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析

热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi*统计量为数据集中的每个要素

杨超越luckly·2024-08-24 07:00

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型

燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree

Better Rose·2024-08-24 03:07

数据治理平台有哪些特色

平台提供数据质量检查工具，支持数据比对、重复相似检查等，帮助用户发现数据集中的问题，并生成数据质量报告，以便进行问题数据处理。数据安全与合规性：保护数据

ShiTuanWang·2024-08-24 01:26

机器学习：knn算法实现图像识别

通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。

夜清寒风·2024-08-24 00:52

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

lodge 学习

tab=readme-ov-file#训练数据集放入LODGE-main/data/finedance/https://drive.google.com/file/d/1zQvWG9I0H4U3Zrm8d_QD_ehenZvqfQfS

GO·GO·GO·2024-08-23 19:15

＜数据集＞考场行为识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数

深度学习lover·2024-08-23 18:39

21个常用JavaScript 数组方法使用指南汇总

数组使您可以将值分组到单个变量名下，从而方便管理和操作数据集合。以下是更详细的解释：在JavaScript中，一对方括号[]表示数组。数组中的所有元素都用逗号,分隔。

Deeper520·2024-08-23 15:50

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor(list(range(20))))#构造一个数据集

RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

在 Python 中实现计算列表中所有数字的和的函数

在Python中实现计算列表中所有数字的和的函数在编程中，处理数据集合是一个常见的任务。无论是在数据分析、科学计算还是日常编程中，计算一组数字的和都是一个基本而重要的操作。

清水白石008·2024-08-23 11:23

方差：理解数据的离散程度

方差的应用场景结论引言方差是统计学和数据分析中的重要概念，用于量化数据集中各个观测值与平均值之间的差异程度。理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

推荐频道

自动驾驶数据集目标检测