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使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割，共18种作物类型（背景，草地，软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，冬季小黑麦，冬季硬质小麦，水果、蔬菜、花卉，土豆，豆科饲料，大豆，果园，混合谷物，高粱），38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像，

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

Excel中VLOOKUP 函数学习、多种函数混合使用

它常用于在大型数据集中快速查找信息。

谁家有个大人·2025-03-02 17:46

COCO2017 数据集的下载方法

下载方法(一)COCO数据集下载地址：https://cocodataset.org/#home#imageswgethttp://images.cocodataset.org/zips/train2017

骆驼穿针眼·2025-03-02 14:14

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了

黄阳老师·2025-03-02 13:10

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y

邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

mysql 视图调用函数_MySQL视图，函数，触发器，存储过程

1.视图视图是一个虚拟表，它的本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使用。

丛子涵·2025-03-02 09:59

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

文章目录SPD-Conv：高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv

向哆哆·2025-03-02 08:17

【大模型】什么是蒸馏版大模型

流程：训练Teacher模型：在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型：固定其参数，作为监督信号源。

深度求索者·2025-03-02 07:12

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。目标定位：确定图像中物体的位置，通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别：将检测到的目标与预定义的类别进行匹配，以便为目标添加语义标签。多目标检测：在一张图像中检测并识别多个目标，包括重叠目标和不

m0_75047393·2025-03-02 03:12

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3

盼小辉丶·2025-03-02 02:39

轻松连接MySQL与Oracle：Spoon(Kettle)配置指南

Resource-Bundle-Collection/3c3aa项目介绍在数据处理和ETL（Extract,Transform,Load）领域，Spoon(Kettle)是一款功能强大的开源工具，广泛应用于数据集成和数据转换任务

黄豪宙·2025-03-02 01:00

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml

VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li

红色的山茶花·2025-03-02 00:22

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

python数据分析之爬虫基础：爬虫介绍以及urllib详解

也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用！页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构，需要一点前端的知识，可以根据情况直接跳过。

web13765607643·2025-03-01 19:19

SCP传输

scp-P10022yolo_world.taruser@***.88.148.

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model)

红色的山茶花·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

那年一路北·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel

红色的山茶花·2025-03-01 12:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0

红色的山茶花·2025-03-01 12:58

SQL JOIN：内连接、外连接和交叉连接（代码+案例）

在SQL中，JOIN操作用于合并来自两个或多个表的数据集。通过JOIN，可以根据指定的条件检索数据库中相关记录。以下是内连接、外连接和交叉连接的深入解释以及它们的区别与应用。

m0_74825466·2025-03-01 11:53

sql专题之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令

m0_67265654·2025-03-01 11:23

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

qq1309399183·2025-03-01 09:12

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究

黄晓魚·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚

乔大将军·2025-03-01 08:59

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

这在处理大规模数据集时非常有用。然而，当我们尝试将批量策略从SingleRecord切换到MultiRec

t0_54coder·2025-03-01 03:50

数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南

技术背景介绍Airbyte是一种专门用于ELT数据集成的平台，支持从API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的管道搭建。其拥有最大规模的ELT连接器目录，支持众多的数据仓库和数据库。

bavDHAUO·2025-03-01 03:49

利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件

幸运的是，Python提供了生成器和迭代器的概念，它们可以帮助我们在处理大型数据集时节省内存。本文将详细介绍如何使用这些工具来高效地处理大数据文件。什么是生成器

清水白石008·2025-03-01 02:16

lower_bound详解

这个函数非常有用，特别是当我们需要在有序数据集中进行二分查找时。下面是对lower_bound函数的详细讲解，包括其用法、原理、实现细节以及示例。

程序媛9688·2025-03-01 02:16

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

架构改进：YOLOv8：引入了新的骨干网络，检测头，以及损失函数，旨在提高性能和灵活性。YOLOv9：可能在架构上进行了进一步的优化，比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。

奔强的程序·2025-03-01 02:42

JVM可用的垃圾回收器

它最适合单处理器机器，因为它不能利用多处理器硬件，尽管它对于具有小数据集（最多约100MB）的应用程序在多处理器上很有用。在某些硬件和操作系统配置上默认选择串行

一张假钞·2025-03-01 00:03

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一

林聪木·2025-02-28 19:00

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版，包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406

AI方案2025·2025-02-28 18:54

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

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