yelp数据集第91页

简单使用YOLOv5自己训练模型

数据集构建1.准备工作数据收集：图片类型数据视频类型数据（使用opencv进行视频抽帧，相当于转为一张一张图片的数据）具体操作：1、建立如下目录2、PyCharm打开该路径3、放入视频文件、新建代码文件并配置

Tmylyh·2023-12-23 21:47

CMU\谷歌等最新研究综述：面向通用机器人的基础模型

然而，不幸的是，大多数现有的机器人系统受到限制——它们被设计用于特定任务、在特定数据集上进行训练，并在特定环境中部署。

xwz小王子·2023-12-23 20:03

数据大模型与低代码开发：赋能技术创新的黄金组合

数据大模型借助庞大的数据集和强大的计算能力，助力我们从海量数据中挖掘出有价值的洞见和预测能力。与此同时，低代码开发通过简化开发流程和降低编码需求，使得更多人能够参与到软件开发的过程中来。

工业甲酰苯胺·2023-12-23 20:24

[深度学习]yolov8不写一句代码就可以训练自己的目标检测数据集

yolov8发布后，为了跟上时代发展要求，yolov8快速训练助手更新出来。本此更新依旧面向懒人和初学者，使用非常简单。第一步：自己按照网上教程安装好yolov8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文件夹目录修改batchsize占满自己的显卡加速训练第三步：点击开始转换，获取在训练命令获取到yolov8训练命令。第四步：激活自己yolov8环境，站体训练

FL1623863129·2023-12-23 20:48

[数据集][目标检测]水稻病害目标检测数据集VOC+YOLO格式3355张4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)：3355标注数量(xml

FL1623863129·2023-12-23 20:18

PyTorch加载数据以及Tensorboard的使用

一、PyTorch加载数据初认识Dataset:提供一种方式去获取数据及其label如何获取每一个数据及其label总共有多少的数据Dataloader:为后面的网络提供不同的数据形式数据集在编译器中导入

shi_jiaye·2023-12-23 19:36

超分辨数据集：Set5 Set14 BSD100 Urban100 Manga109

DIV2K数据集官网上很好找到，但是网上流传的Set514BSD100,Urban100Manga109都是私人进行处理过的版本，各个处理方式都不同，为了统一方式写了这篇文章。

if就·2023-12-23 19:35

【PIE-Engine 数据资源】全球海面温度产品

数据集是由2种红外辐射计（MODIS

GeoLearning·2023-12-23 18:48

【PIE-Engine 数据资源】全球2.5分分辨率累积降水量数据集

文章目录一、简介二、描述三、波段四、示例代码参考资料一、简介数据名称全球2.5分分辨率累积降水量数据集时间范围1961年-2018年空间范围全球数据来源worldclim代码片段varimages=pie.lmageCollection

GeoLearning·2023-12-23 18:48

认识“DRESS”：通过自然语言反馈与人类协调和互动的大视觉语言模型 (LVLM)

然而，LVLM只需要手工制作或LLM生成的数据集即可通过监督微调(SFT)进行对齐。尽管将LVLM从标题生成器更改为服从指令的模型效果很好，但LVLM仍然会生成有害的、恶意的或无用的回复。

Mars_prime·2023-12-23 18:03

数据中心与数据湖与数据虚拟化 Data Hub vs Data Lake vs Data Virtualization

这种比较涵盖了三种现代的数据集成方

时见疏星·2023-12-23 18:40

2018年9月14日

上午先是解决了贝叶斯优化报错的问题（昨天的自己简直傻逼），然后随便试了一下用随机森林做联通数据集并进行超参调优，结果比较微妙（。）可能是自己超参范围没设好。

真昼之月·2023-12-23 17:28

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\

丷从心·2023-12-23 16:43

C++初级学习六——数组

2、数组是一组用来存放多个相同类型的数据集合，该集合中的每一个成员称为数组元素。3、通过数组名和一个下标唯一确定的称为一维数组。4、数组在使用前必须先定义。

帝落若烟·2023-12-23 15:32

阅读笔记-Minimum margin loss for deep face recognition

以往的损失函数不能解决类不平衡数据集存在的边际偏差问题，即所谓的长尾分布。

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:53

手把手教你用Python+可视化工具制作漂亮地图

接下来，J哥将手把手教你如何绘制这个动态图，您可在公众号后台回复「cc」获取数据集进行测试。数据准备第一步，打

认真写程序的强哥·2023-12-23 15:09

简单易用的轻量级生成对抗网络工具库：TFGAN

这个库被包含在了TensorFlowcontrib中，可以直接通过tf来进行使用，本文通过一个简单的unconditionalgan模型在MNIST数据集上进行演示。Github：https:

Daisy丶·2023-12-23 15:48

吴恩达RLHF课程笔记

1.创建偏好数据集一个prompt输入到LLM后可以有多个回答，对每个回答选择偏好比如{prompt,answer1,answer2,prefer1}2.根据这个数据集（偏好数据集），创建rewardmodel

鱼鱼9901·2023-12-23 14:56

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

随着不同应用场景的实际需求，大模型的参数会变得越来越大，复杂性和规模不断的增加，尤其是在多模态大模型的开发中，每个数据集可能完全不同，有来自文本的数据、图像的数据、语音的数据等，包含不同的模式，特征和标注之间的关系可能也大有不同

深度人工智能·2023-12-23 14:53

【论文速递】：老驾驶员轨迹数据中的异常行为检测

由于时间细节轨迹数据集的规模很大，ABD问题在计算上具有挑战性。在本文中，我们提出了一种边缘属性矩阵，该矩阵可以表示时间详细的轨迹数据集的关键属性并识别异常驾驶行为。使用真实世界数据集的实验表明，

深度人工智能·2023-12-23 14:52

【时序分析】TimeGPT：首个时间序列分析基础大模型

TimeGPT：首个时间序列分析基础大模型1.论文解读1.1研究背景1.2TimeGPT详解1.2.1时间序列预测问题基础1.2.2TimeGPT架构1.2.3训练数据集1.2.4训练TimeGPT1.2.5

镰刀韭菜·2023-12-23 14:39

什么是归一化，它与标准化的区别是什么？

保留权值信息）—奇异数据，小数据场景标准化：主要应用于不关乎权重的地方（保留分布与距离，丢失权值信息）—-需要距离来度量相似性，有异常值和噪声2.不同点标准差与权重:标准差越大，权重应当越大某个指标数据对应的数据集标准差过大

Amstroy·2023-12-23 14:37

标准化与归一化的差异

两者计算公式标准化(Standardization)和归一化(normalization)是数据缩放的两种方法.标准化缩放数据集为均值为0，标准化差为1，使用下面的公式：xnew_{new}new=(xi

梦想画家·2023-12-23 14:35

标准化和归一化分别是什么？两者的区别是什么？

标准化和归一化都是用于将数据集中的各个特征值缩放到相同的尺度上，以避免不同尺度的特征值对模型的影响程度不同。

Fo*(Bi)·2023-12-23 14:02

基于 OpenCV 的车辆变道检测，计算机视觉+图像处理技术

01.数据集我们将道路上汽车的视频文件用作数据集。当然可以使用图像数据集检测来汽车，但是由于汽车在变道时我们需要通过弹出窗口提供警报，因此对于这些动态情况，视频输入更为可行。02.输入第一步是

AAI机器之心·2023-12-23 14:48

基于计算机视觉的棋盘图像识别

（左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像01.数据我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是

AAI机器之心·2023-12-23 14:47

计算机视觉任务汇总（超全）

目录四大基本任务1、分类（解决"what"）(1)图像分类常用数据集(2)图像分类经典网络结构（分类模型的解读）(3)模型设计领域热点回顾(4)模型上下游任务上游任务：下游任务：(5)细粒度图像分类(fine-grainedimageclassification

twinkle 222·2023-12-23 14:16

Matlab 点云平均曲率计算

Matlab点云平均曲率计算点云是一个由离散点组成的三维数据集合，它在计算机视觉和计算机图形学中具有广泛的应用。点云数据可以表示三维物体的形状和表面信息。

天使问过的键盘·2023-12-23 14:15

医学 YOLOv8 _ 脑肿瘤检测 Accuracy 99%

医学YOLOv8_脑肿瘤检测Accuracy99%1、探索数据集2、数据准备2.1删除损坏的图像2.2删除尺寸不合格的图像3、数据分析4、数据可视化5、训练模型6、测试自定义图像结论在医疗保健领域，准确和高效地识别脑肿瘤是一个重大挑战

twinkle 222·2023-12-23 14:13

【铁死亡>>预后模型】04.铁死亡+PAAD（3.3分）

gemcitabineresistance：选取GSE80617耐药数据集，检查铁死亡相关基因的表达差异，即可说明其与耐药反应的差异。Xccomplex：

高大石头·2023-12-23 14:16

数据可视化（附带操作实例）

通过直观地传达关键内容与特征，从而实现对相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

xixixi77777·2023-12-23 14:11

YoloV8改进策略：AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用，改进首选|全网首发，包含数据集和代码，开箱即用！

摘要本文提出了一种名为Multi-scaleCross-axisAttention（MCA）的方法，用于解决医学图像分割中的多尺度信息和长距离依赖性问题。该方法基于高效轴向注意力，通过计算两个平行轴向注意力之间的双向交叉注意力，更好地捕获全局信息。为了处理病变区域或器官的个体尺寸和形状的显著变化，我们还在每个轴向注意力路径中使用多个具有不同内核大小的条形卷积，以提高编码空间信息的效率。我们将提出的

静静AI学堂·2023-12-23 13:00

Pytohn data mode plt

这里写目录标题文件的读写创建.csv类型的文件，并读取文件使用Python做图生成数据集知识点torch.arange(x)shapenumel()reshape(x,y,z)torch.zeros(3,3,4

#眼镜&·2023-12-23 13:48

一、创建数据集（2）

3.数据的输入-向R中导入数据的权威指南参见可在http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf下载的RDataImport/Export手册。可供R导入的数据源3.1使用键盘输入数据有两种常见的方式：用R内置的文本编辑器和直接在代码中嵌入数据。（1）首先考虑文本编辑器：数edit()会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体步骤如下：创建一个

小伍_r·2023-12-23 13:25

图像融合常用数据集整理

图像融合常用数据集整理先附上整理常用数据集时绘制的思维导图本篇博客主要整理图像融合常用数据集整理图像融合系列博客还有：图像融合论文及代码整理最全大合集参见：图像融合论文及代码整理最全大合集图像融合综述论文整理参见

Timer-419·2023-12-23 12:49

复合数据类型

结构体：由一系列具有相同类型或不同类型的数据构成的数据集合。结构体的声

砂小糖·2023-12-23 12:04

如何理解函数调用在AI大模型中的关键角色

这些模型通过模拟人类的学习和思考方式，处理并分析庞大复杂的数据集。然而，要理解AI大模型的精髓，关键在于掌握其内部机制，尤其是函数调用(Fu

walkskyer·2023-12-23 12:17

MATLAB处理高光谱图像数据

条光谱反射率和波长的关系（折线图）；（2）显示前四条叶绿素值的条形图（3）显示叶绿素与各个波段的相关性折线图（4）计算植被指数NDVI与叶绿素对应的散点图；此链接为数据链接：MATLAB高光谱图像数据-数据集文档类资源

周周写代码·2023-12-23 12:34

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机

首先，我们需要准备数据集，包括已知的飞行路径信息。数据集可以包含航班起始点和目的地坐标

自由徜徉碧海蓝天·2023-12-23 11:15

mysql中的group by 和 having使用

–它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。

BIGmustang·2023-12-23 11:13

Text2SQL学习整理（五）将Text-to-SQL任务与基本语言模型结合

导语上篇博客：Text2SQL学习整理（四）将预训练语言模型引入WikiSQL任务简要介绍了两个借助预训练语言模型BERT来解决WIkiSQL数据集挑战的方法：SQLOVA和X-SQL模型。

Q同学的nlp笔记·2023-12-23 11:28

Node.js 中的进程和线程

file一、进程和线程1.1、专业性文字定义进程（Process），进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础，进程是线程的容器。

袋鼠云数栈前端·2023-12-23 11:32

Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用（兴趣预测问题）

数据挖掘的过程数据挖掘任务主要分为以下六个步骤：1.数据预处理2.特征转换3.特征选择4.训练模型5.模型预测6.评估预测结果数据准备这里准备了20条关于不同地区、不同性别、不同身高、体重…的人的兴趣数据集

冲鸭嘟嘟可·2023-12-23 10:28

怎样轻松读取二维和三维地震数据？（含程序）

我们在wiki.seg.org找了一个2维数据，是1994年的加拿大逆掩岩综合数据集。地震参数包括：l炮数量：277个。l每次放炮的记录道数：480道。l几何体：拆分展开。l群距：15m。

科技州与数据州·2023-12-23 09:18

【基于激光雷达的路沿检测用于自动驾驶的真值标注】

然而，目前公共数据集中带有标注的点云路沿的数量非常有限。本文提出了一种从激光雷达传感器捕获的一系列点云中检测3D路沿的方法，主要包括两个步

落叶霜霜·2023-12-23 09:28

《机器学习》第四章：决策树

决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则。

泽平阿·2023-12-23 09:27

elasticsearch算法之推荐系统的相似度算法(一)

无风听海·2023-12-23 09:45

鹦鹉目标检测数据集VOC+YOLO格式2000张

鹦鹉是一种非常受欢迎的鸟类，它们通常生活在热带和亚热带地区的森林和草原中。鹦鹉是一种非常聪明、有趣和亲密的动物，也是一种受到广泛关注和保护的物种。鹦鹉的身体结构非常适应于它们的生活方式。它们的身体非常修长，有着漂亮的羽毛和强壮的翅膀。鹦鹉的头部非常大，有着强壮的喙和圆形的眼睛。鹦鹉的脚有着两个脚趾向前，两个脚趾向后的特殊结构，可以帮助它们在树枝上爬行和抓握。鹦鹉是一种杂食性动物，主要以种子、果实、

小楼先森·2023-12-23 08:18

监督式机器学习与无监督式机器学习

监督式机器学习监督式机器学习是指数据集中的每条记录都包含标签或标志的问题类型。请考虑下表，其中包含有关最高温度、最低温度和最大振动的信息。最后一列asperity是标签。

人工智能MOS·2023-12-23 08:14

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-12-23 08:12

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