yolov8数据集制作工具第3页

mongoDB 对一个做了索引的字段，要不要给默认值？

MongoDB中的索引与字段设置在MongoDB中，索引可以帮助提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

hongkid·2024-09-10 07:35

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94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)：94标注数量(xml文件个数

FL1623863129·2024-09-10 04:12

Loutos 开源项目教程

MacandLinuxoperatingsystems项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/loutos1.项目介绍Loutos是一个开源项目，旨在提供一个高效、灵活的解决方案，用于处理大规模数据集

甄如冰Lea·2024-09-10 00:34

AI 证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！

AI证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！大家好，今天要给大家介绍一款超级实用的AI证件照制作工具：HivisionIDPhotos。

学术Fun·2024-09-09 22:26

深度学习思考

对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

地平线旭日x3派部署yolov8

地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml

巴啦啦魔仙变！！·2024-09-09 18:28

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本

小李学AI·2024-09-09 16:14

starrocks和clickhouse数据库比较

它设计用于高效处理大规模数据集，并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

YOLOv8 只检测人只画框不要标签

参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入

waketzheng·2024-09-09 16:41

垂类大模型：领域专家参与的重要性

这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

数据仓库系列篇之基本概述

http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料

小学僧来啦·2024-09-09 09:53

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

Python青少年简明教程：文件处理

Python青少年简明教程：文件处理计算机科学中的文件是指存储在计算机存储设备上的数据集合。这些数据可以是程序代码、文本、图像、音频、视频等各种形式的信息。

学习&实践爱好者·2024-09-09 02:36

揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析

丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码

屿小夏·2024-09-09 00:23

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3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)：8068标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-09 00:23

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?

数据集_深度学习·2024-09-08 20:26

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题

学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

OpenPie｜拓数派·2024-09-08 17:08

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5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)：2890标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-08 12:30

【无标题】大数据之批处理，流处理，批流一体概念

批处理批处理是将一定量的数据集合在一起，形成一个数据批次，然后对这个批次中的数据进行处理。

数字天下·2024-09-08 09:43

python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗

通过实际代码示例，我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集，最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前，我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装，可以使用

步入烟尘·2024-09-08 09:12

Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train

青瓷看世界·2024-09-08 09:07

K近邻法（K-nearest neighbor,K-NN）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法

定义输入：训练数据集（T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2

剑海风云·2024-09-08 09:37

YOLOv8改进更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构，可以在计算资源有限的设备上运行，并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型

学yolo的小白·2024-09-08 08:37

yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。首先，模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展，模型参数数量急剧增加，导致模型体积庞大，给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量，可以有效降低模型的体积，从而减小存储空间需求，使模型更容易在嵌入式设备和

机＿长·2024-09-08 08:05

python flink_《Flink官方文档》Python 编程指南测试版

原文链接译者：hjjxd校对：清英Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作(例如，数据过滤，映射，合并，分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。

weixin_39846361·2024-09-08 08:04

yolov5在windows上傻瓜式训练工具和教程

个框架傻瓜式训练，支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤：第一步：正常yolov5环境，一般都是安装在anaconda3或者miniconda里面第二步：打开软件，拖拽数据集到软件界面点击开始转换获取训练命令第三步

踩着代码过河·2024-09-08 04:33

LightGBM使用

样本分布非平衡数据集：

透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

Flink(1.13) 的window机制(一)

流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数

万事万物·2024-09-07 22:31

PLC边缘网关在实际应用中的作用-天拓四方

然而，随着工业物联网的兴起，PLC设备面临着数据集成、远程监控以及安全性等方面的挑战。为了解决这些问题，PLC边缘网关应运而生，它作为连接PLC设备与上层应用系统的桥梁，发挥着至关重要的作用。

北京天拓四方·2024-09-07 20:42

若干PHP开源家谱工具(My Family Tree,丝连族谱,PhpGedView,TNG,Webtrees,GeneoTree,Liberu Genealogy等)

工具列表：名称用途说明线树状图软件用这3个在家谱线树状图软件轻松绘制解决局部问题，没有安全问题丝连族谱完整制作工具：一个业余人士

Okailon·2024-09-07 20:38

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

Python大数据：深入探索Hadoop库的使用

在大数据的世界中，Python和Hadoop结合使用，为处理庞大数据集提供了强大的工具。本文将详细探讨如何在Python中使用Hadoop，特别是通过实例来展示这一过程。

t0_54coder·2024-09-07 17:22

.pt文件无法打开或乱码？如何查看.pt文件的具体内容？

复现论文GTM-Transformer过程中的数据集直接用vscode打开的效果没法看importtorch#Loadcategoryandcolorencodingscat_dict=torch.load

多恩Stone·2024-09-07 17:44

AI时代来临，AI基础数据服务行业未来发展有哪些变化

标贝科技提供专业的数据采集、数据标注、训练数据集等AI基础数据服务内容，在基础数据行业拥有丰富的落地实践经验，据标贝科技的市场调研统计，2020中国AI行业核心产业市场规模将超过1500亿元，市场发展向

标贝科技·2024-09-07 10:01

pytorch建模的一般步骤

Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类（可选）4.加载数据5.定义模型6.定义损失函数和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets

巴依老爷coder·2024-09-07 09:52

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)

有一个既适用于pandas（测试，较小的数据集）又适用于Spark（分布式数据集）的代码库。

2401_84181403·2024-09-07 08:46

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

异常数据，也称为离群点，是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为，可能

皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets

datasets是一个流行的Python库，常用于加载和处理大型数据集，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学

云天徽上·2024-09-07 03:14

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train

张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

流程制造行业数字化智能工厂总体规划建设方案：1. 总体设计方法：确立智能工厂的设计原则和方法论，以支持整个规划和实施过程。 2. 业务调研与分析：深入了解企业的业务流程、技术需求和市场定位。

流程制造行业数字化智能工厂总体规划建设方案流程制造行业数字化智能工厂总体规划建设方案总体设计方法智能工厂设计原则确立方法论支持与规划实施跨部门协作与沟通机制持续改进策略业务调研与分析企业业务流程梳理技术需求评估与对接市场定位及竞争策略调研成果整合与报告系统架构规划数字化管理框架构建核心业务模块划分数据集成与共享策略系统可扩展性与灵活性保障功能架构设计智能机构设置及职责划分智能检测与监控功能开发智能

数字化建设方案·2024-09-06 20:05

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验，对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。

开发者社区小百科·2024-09-06 20:59

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

文章目录前言一、单辆车轨迹的聚类与分析1.引入库2.聚类3.聚类评价二、整个数据集多辆车聚类1.聚类2.整体评价前言空间聚类是基于一定的相似性度量对空间大数据集进行分组的过程。

空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。

FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17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)：2238标注数量(xml