yolo数据集

yolov5入门

\Administrator\test-env\Scripts\activate关闭虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\deactivate2、进入yolo
Hello，C++！·2024-09-05 12:54

Spark

它提供了对大数据集的容错机制，支持并行操作。DataFrame：DataFrame是基于RDD
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-05 11:20

Hadoop-MapReduce机制原理

阶段图1、MapReduce概述  HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集
H.S.T不想卷·2024-09-05 11:46

YOLOV5入门教程-yolov5s.yaml文件

一、YAML的定义YAML（YAMLAin'tMarkupLanguage）是一种人类友好的数据序列化格式，用于表示数据结构和配置文件。以下是YAML文件的一些概述信息：可读性强：YAML使用缩进和结构化方式来表示数据，易于阅读和编写。它注重易读性，鼓励使用人类可读的格式。轻量级：YAML是一种轻量级的标记语言，相对于XML和JSON，它更简洁、易理解，适合表示复杂的数据结构。支持数据类型：YAM
ustcthebest·2024-09-05 10:13

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto
ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出
清如许.·2024-09-05 10:07

PYTHON：Scipy的曲线适合NxM阵列？

但是，我们可以将二维矩阵视为N个一维数据集，然后对每个一维数据集应用`curve_fit`来找到对应的一维曲线拟合参数。
潮易·2024-09-05 08:54

Object Tracking

（鱼数据集、声呐视频、MOT）TheCaltechFishCountingDataset:ABenchmarkforMultiple-ObjectTrackingandC
ZoneIan·2024-09-05 07:50

使用Pandas进行数据分析

Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大
2301_81698853·2024-09-05 03:55

Python列表全解析：从入门到精通

一、列表的基本概念列表是Python中一种有序、可变的数据集合，能够存储多个元素，这些元素可以是任何数据类型。列表使用方括号[]定义，元素之间用逗号,分隔。例如：my_list=[1,2,3,'a
Bro_cat·2024-09-05 01:08

Python教程：使用 Python 和 PyHive 连接 Hive 数据库

更新数据5.4删除数据6.表的描述信息和数据库操作6.1获取表描述6.2列出所有数据库6.3切换数据库7.关闭连接8.使用示例9.完整代码在大数据时代，Hive提供了一种简便的方式来处理和分析大规模的数据集
旦莫·2024-09-04 23:32

AI模型：追求全能还是专精？

常见的AI模型类型包括：监督学习模型：这些模型通过训练数据集学习，数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
Lill_bin·2024-09-04 23:00

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集
FHYAAAX·2024-09-04 21:16

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三
oufoc·2024-09-04 18:03

机器学习算法 —— LightGBM

博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取
ZShiJ·2024-09-04 18:30

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

特别是在使用大规模数据集和多线程数据加载时，内存消耗可能会迅速增长，最终导致训练任务
微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

数据分析项目——物流数据行业数据分析

这里又是一个经典的数据分析项目——物流数据行业数据分析，有需要项目配套数据集的可以关注私信我免费获取(●'◡'●)PS：本文中全部代码都在JupyterNotebook中编写完成，可以使用JupyterNotebook
~在杰难逃~·2024-09-04 17:54

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的
麦麦大数据·2024-09-04 16:19

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览：3D目标检测：开启视觉感知的新维度随着计算机视觉技术的发展，目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。
阿利同学·2024-09-04 15:12

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

yolo8 目标检测、鉴黄

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为目标检测领域的重要代表，其创新性的设计和优异的性能受到了广泛关注。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2

NL2SQL技术方案系列(4)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解2NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2024-09-04 09:30

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL、C3-浙大、DAIL-SQL-阿里等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2024-09-04 09:59

SQL必知必会（第4版）读书笔记

第1课了解SQL1.1数据库基础1.1.1数据库数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。数据库（database）保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或一组文件）。
·云扬··2024-09-04 07:17

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

1.SAConv介绍1.1摘要：许多现代物体检测器通过使用三思而后行的机制表现出出色的性能。在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面，我们提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。在微观层面，我们提出了可切换空洞卷积，它将具有不同空洞率的特征进行卷积，并使用开关函数收集结果。将它们结合起来就形成了DetectoRS，它显着提高了目标检测的
小李学AI·2024-09-04 05:00

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114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)：114标注数量(xml
FL1623863129·2024-09-04 05:58

三，Hive的分桶详解

比如表buck(目录，里面存放了某个文件如sz.data)文件中本来是1000000条数据，由于在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便，所以我们可以分
__元昊__·2024-09-04 04:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集
一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

项目结构YOLOv8模型加载：加载预训练的YOLOv8模型。PySide6GUI：设计图形用户界面，用于显示检测结果和控制选项。摄像头/视频输入：从摄像头或视频文件读取图像帧。
毕设宇航·2024-09-03 19:05

数学建模(多分类问题)

这些技术有助于从给定的训练数据集中学习分类模型，并在新的未知数据上进行
不以物喜a·2024-09-03 19:00

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型，以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
佛系研go·2024-09-03 18:29

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。
毕设宇航·2024-09-03 13:20

CART算法

假如有个数据集，分别给出了，不同年龄、职业、性别的不同学习时间。如果我构造了一棵决策树，想要基于数据判断这个人的职业身份，这个就属于分类树，因为是从几个分类中来做选择。
ziworeborn·2024-09-03 08:46

数据结构与算法关系(中)：如何评判一个算法的好坏

1、算法的效率度量方法我们知道一个算法的效率，抛开性能这些，其实值得注意的就是算法的执行时间，同一台机器上，我们使用相同数据集，利用计算机
MobotStone·2024-09-03 05:53

Python数据分析与可视化的基础知识（带例子）

以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。
草宣·2024-09-03 05:03

基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】

研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍
王小王-123·2024-09-03 04:54

CLIQUE算法原理及Python实践

CLIQUE（ClusteringInQUEst）算法是一种基于网格的聚类方法，其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。
doublexiao79·2024-09-03 03:24

Mapreduce是什么

HadoopMapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
whisky丶·2024-09-03 01:07

Hadoop之MapReduce

MapReduce解决的问题1)数据问题：10G的TXT文件2)生活问题：统计分类上海市的图书馆的书2.MapReduce是什么MapReduce是一种分布式的离线计算框架，是一种编程模型，用于大规模数据集
qq_43198449·2024-09-03 01:07

LSTM与文本生成

当使用Python和Keras构建LSTM模型时，可以按照以下步骤进行简单的文本生成：准备数据集：首先，将文本数据集进行预处理，例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。
Jiang_Immortals·2024-09-03 00:27

数据库基础入门知识总结

一、What's数据库1.数据库（Database，DB）：将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。如：大型-银行存储的信息，小型-电话簿。
m0_68552914·2024-09-02 23:24

经验笔记：拓扑学在计算机科学中的应用及原理

它提供了一种强大的框架，用于分析和理解数据集的结构。在计算机科学中，拓扑学的应用非常广泛，涵盖了从网络设计到数据结构优化，再到高级数据分析等多个方面。
漆黑的莫莫·2024-09-02 22:15

数据库（MySQL)的基本操作

1.简介（1）数据库1.数据库（DataBase，简称DB）：长期保存在计算机的存储设备上，数据是按照一定的规则组织起来的，能被用户、应用平台共享的数据集合。
m0_74846139·2024-09-02 20:10

遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归

主要分为如下几部分：回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考：遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法，在遥感领域对应的就是定量遥感分方向
遥感-GIS·2024-09-02 19:03

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过Sc
不二人生·2024-09-02 17:54

LLM训练、精调与加速：大型语言模型的高效开发与应用策略

1.训练（Training）训练是指使用大规模数据集对LLM进行初步的学习，使其能够理解和生成自然语言。训练过程通常涉及以下步骤：数据收集与预处理：收集大
知识学习分享交流·2024-09-02 12:22
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