voc数据集

yolov5-6.0快速训练助手使用教程傻瓜式训练不需要写代码配置

第一步：自己按照网上教程安装好yolov5环境第二步：打开软件，导入自己的图片和labelImg标注格式voc格式xml文件夹目录软件界面修改batchsize占满自己的显
未来自主研究中心·2024-01-19 11:13

5、模型的欠拟合和过度拟合

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、使用不同模型进行实验2、示例3、结论在这一步结束时，您将了解拟合不足和拟合过度的概念
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:43

4、机器学习的模型验证

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、模型验证（ModelValidation）是什么2、“样本内”分数的问题
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:13

3、建立你的第一个机器学习模型

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、为建模选择数据1.1选择预测目标2、选择“特征”3、构建模型1、为建模选择数据您的数据集中有太多的变量
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:12

6、机器学习之随机森林

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、简介2、实例3、结论1、简介决策树给你留下了一个困难的选择。
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:07

浣熊目标检测数据集VOC格式150张

浣熊，这个熟悉的名字，或许源于它们独特的进食习惯——浣洗食物。这种灵巧的小型哺乳动物以其好奇心、敏捷和顽皮而闻名。浣熊的体型中等，体态优雅。它们的头部相对较大，有一双亮晶晶的眼睛。浣熊的爪子非常灵活，可以像手一样抓握食物。它们的毛皮通常是灰色、棕色或黑色，有时带有白色条纹。浣熊是杂食性动物，这意味着它们的饮食范围广泛。它们的食物来源包括水果、昆虫、小型动物甚至鸟蛋。但最独特的是它们的进食方式。浣熊
小楼先森·2024-01-19 09:47

火鸡目标检测数据集VOC格式120张

火鸡，这种壮观的鸟类，不仅是美国感恩节的主要食物，更是一种独特的生物。它们以其硕大的体型、鲜艳的羽毛和独特的习性而闻名。火鸡的体型非常庞大，通常是鸡的两倍大。它们有着长长的脖子和尖锐的喙，用于在地面上觅食。雄性火鸡的羽毛通常更为鲜艳，尤其是在繁殖季节，它们会展开其美丽的羽毛来吸引雌性。而雌性火鸡则相对较为朴素，但同样迷人。火鸡是杂食性动物，这意味着它们的饮食范围广泛。它们主要以植物性食物为主，如种
小楼先森·2024-01-19 09:47

捷豹目标检测数据集VOC格式120张

捷豹，也被称为豹子，是一种强大而优雅的猫科动物。它们以其独特的斑纹和出色的狩猎能力而闻名于世。捷豹的体型修长，肌肉发达。它们的头部非常灵活，有一双锐利的眼睛和一对大耳朵，可以清晰地听到周围的声音。捷豹的尾巴长而细，帮助它们在树上保持平衡。它们的身体覆盖着独特的斑纹，有助于在狩猎和伪装时隐藏自己。捷豹是顶级捕食者之一，以狩猎其他动物为生。它们具有极快的速度和出色的耐力，可以在短时间内追捕猎物。捷豹的
小楼先森·2024-01-19 09:17

长颈鹿目标检测数据集VOC格式300张

长颈鹿，一种高大而优雅的哺乳动物，以其长长的颈部和腿部、独特的斑纹和适应草原生活的能力而闻名。长颈鹿是哺乳纲、长颈鹿科的动物，是世界上最高的陆地动物。它们的身体非常修长，颈部和腿部特别长，非常适合在开阔的草原上觅食和逃避天敌。长颈鹿的皮毛通常是棕色或浅黄色，上面有着明显的斑纹，有助于伪装和隐蔽。长颈鹿是草食性动物，主要以树叶、果实、花朵等植物性食物为食。它们有着非常敏锐的视力和嗅觉，能够找到高处的
小楼先森·2024-01-19 09:14

图像数据增广

目录一、常用的图像增广方法1、随机翻转2、随机裁剪3、随机颜色变换二、图像代码实现1、定义图像显示辅助函数2、随机翻转3、随机裁剪4、随机颜色变换5、结合多种图像增广方法三、使用图像增广进行训练1、下载数据集
奉系坤阀·2024-01-19 09:14

软件测试|使用matplotlib绘制平行坐标系图

我们将使用一个示例数据集来演示。什么是平行坐标系图平行坐标系图是一种多维数据可视化技术，通过将数据的不同特征（维度）表示为平行的坐标轴，以便在不同维度之间进行比较。每个数据点用一条线段连接各个坐
程序员曦曦·2024-01-19 08:39

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二、图像分类数据集
丁希希哇·2024-01-19 08:36

Re6:State of the Art on Diffusion Models for Visual Computing

Abstract将会主要介绍扩散模型的基本数学概念、流行的扩散模型实现细节，以及其应用，最后讨论可用的数据集，指标等1Introduction生成式模型的能力大爆发，如StableDiffusion,Imagen
Zhuanshan_·2024-01-19 08:23

结离婚数据分析完整数据代码数据

这里你可以编写代码，文档关于文件目录project：project目录是本项目的工作空间，可以把将项目运行有关的所有文件放在这里，目录中文件的增、删、改操作都会被保留input：input目录是数据集的挂载位置
mqdlff_python·2024-01-19 08:18

transformer猪肉价格预测 实战 可直接运行

在这里，我们使用一个简单的示例数据集。importpandasaspd#示例数据（日
mqdlff_python·2024-01-19 08:17

论文阅读：Vary论文阅读笔记

目录引言整体结构图数据集构造Vary-tiny部分DocumentData数据构造ChartData构造Negativenaturalimage选取Vary-base部分引言论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModelsPaper
Liekkas Kono·2024-01-19 08:44

基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了303条患者信息，每一名患者有13个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此外有一个类变量记录其是否患有心脏病
mqdlff_python·2024-01-19 08:13

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型

目录往期精彩内容：前言1快速傅里叶变换FFT原理介绍第一步，导入部分数据第二步，故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测-模型代码全家桶

性能优越包括完整的风速数据集，以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整预测模型代码、可视化代码、模型评估代码下载：数据集和代码全家桶环境：python3.9
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN
建模先锋·2024-01-19 08:33

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM
建模先锋·2024-01-19 08:21

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。
Better Bench·2024-01-19 07:23

深度学习笔试题（一）

（C）A.B.C.D.2、对于隐藏单元，tanh激活通常比sigmoid激活函数更有效，因为其输出的平均值接近于1，因此它可以更好地将数据集中到下一层。
beyond谚语·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。隐藏层（HiddenLayers）：这些是位于输入层和输出层之间的层。在隐藏层中，神经元对输入数据进行加工和转换。一个神经网络可以有一个或多个隐藏层。
CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

go排序sort包详解

sort包提供了排序切片和用户自定义数据集的函数。
Generalzy·2024-01-19 06:34

麻瓜变白袍巫师？SLEICL新范式：强模型生成“魔法书”增强弱模型性能直逼GPT-4...

作为一种大模型领域的学习范式最早是在OpenAI公司关于GPT3.5的技术报告中首次提出，主要是因为当时提升大模型在下游任务表现的主要方法是微调，但微调却有以下三点不足：低效率：从实际的角度来看，每个新任务都需要大量的带有标记的例子数据集
zenRRan·2024-01-19 06:03

前端小技巧（一）：将集合循环获取并改变值

首先拿到数据集合letlist=res.resultfor(vari;i
荼蘼toome·2024-01-19 05:36

深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration

深度学习|三个概念：Epoch,Batch,Iteration-(jianshu.com)image.pngEpoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch
柠檬先生在搬砖·2024-01-19 04:36

怎样去掉最大值和最小值，计算每类的平均值？

01TRIMMEAN函数这里需要用到TRIMMEAN函数返回数据集的内部平均值。TRIMMEAN计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。函数
甘彬·2024-01-19 03:27

安全帽佩戴检测算法模型训练详细流程

主要包括三类目标物体：头盔（helmet），人（person）和人头（head）二、实现流程1、数据集：直接用的网络数据集，下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio
Trisyp·2024-01-19 03:11

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器（3）AnchorBoxes---锚框（4）DimensionClusters---数据集标准框的长宽进行聚类
慕溪同学·2024-01-19 03:09

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#导入鸢尾花数据集
g191913·2024-01-19 03:05

Pytorch之目标检测（单个目标检测，Single Object Detection）

数据集下载地址AMD-Training400.ziphttps://ai.baidu.com/broad/introduction引入包%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromPILimportImage
深思海数_willschang·2024-01-19 03:51

【小白学PyTorch】20 TF2的eager模式与求导

微信：cyx645016617.参考目录：文章目录1什么是eager模式2TF1.0vsTF2.03获取导数/梯度4获取高阶导数之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型
微信公众号[机器学习炼丹术]·2024-01-19 02:50

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

1SupportVectorMachines（支持向量机）在本实验的前半部分，将使用包含各种2D2D2D数据集的支持向量机(SVMs)。
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

day4-过拟合，欠拟合

训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz·2024-01-19 02:23

Redis持久化、主从与哨兵架构详解

你可以对Redis进行设置，让它在“N秒内数据集至少有M个改动”这一条件被满足时，自动保存一次数据集。
liushaojiax·2024-01-19 02:18

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

相对于前两种算法，DBSCAN的原理要简单的多，但是这并不意味着它的效果就会差，在很多算法表现不好的非凸数据集上（凸数据集可以简单理解为数据集中的任意两点连线上的点都在数据集内），DBSCAN往往能取得较好的效果
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:54

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-19 01:23

大模型部署过程中需要注意的事项

数据集的准备与处理在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面学习并适应各种语言的表达。
英智未来·2024-01-19 01:51

基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

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阿_旭·2024-01-19 01:19

浅谈：什么是机器学习？它的重要性体现在哪

机器学习能够处理和分析这些庞大的数据集，从中提取有价值的信息和见解，以帮助做出更好的决策。复杂问题解决：
Imagination官方博客·2024-01-19 00:26

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

训练神经网络的挑战在训练数据集的新示例之间取得平衡。七个具体的技巧，可帮助您更快地训练出更好的神经网络模型。学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任意的选择，例如节点
Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

【大数据】HBase集群安装部署

一、前提条件服务器配置好，搭建大数据集群服务器看这篇：搭建学习使用的大数据集群环境：windows使用vmware安装三台虚拟机，配置好网络环境安装好对应版本的hadoop集群，并启动安装好对应版本的zookeeper
橙子园·2024-01-19 00:51

双重差分法 | 安慰剂检验

下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。
KEMOSABE·2024-01-19 00:17

大创项目推荐 深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别
laafeer·2024-01-18 23:09

presto/trino 入门介绍实战

引言Presto是一款分布式SQL查询引擎，它能够在大规模数据集上实现快速、交互式的查询。本文将介绍Presto的基本概念并结合一些实际的代码示例，能够让的大家快速入门并在实际项目中应用。
Memory_2020·2024-01-18 23:26

DOTA V1.5数据集：基于航空图像的大规模目标检测数据集

为了推进“EarthVision”（也称为“地球观测和遥感”）中目标检测的研究，我们提出了用于航拍影像中用于目标检测的大规模数据集（DOTA）。我们从
小兔子乖乖0320·2024-01-18 23:26

【无标题】

在本博客中，我们将使用UCF101数据集深入探索动作识别的迷人世界。动作识别是计算机视觉中的一项关键任务，其应用范围从监视到人机交互。UCF101数据集是我们进行此探索的游乐场。
新缸中之脑·2024-01-18 23:50
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