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查询Tags标签: 数据集,共有 28条记录
  • 使用LabelStudios进行数据注释的介绍和简短教程

    什么是数据注释?数据注释是标记数据集的每个点以显示监督机器学习模型需要预测的实际输出的过程。这是对数据进行分类和标记的过程,这意味着用户将获取每个可用的数据点并手动对其进行分类以供机器学习模型使用。 例如,要构建一个机器学习模型,该模型可以拍摄猫或狗的…

    2022/11/10 2:24:07 人评论 次浏览
  • 遥感资源大放送(上):用开源代码,训练土地分类模型

    内容概要:土地分类是遥感影像的重要应用场景之一,本文介绍了土地分类的几个常用方法,并利用开源语义分割代码,打造了一个土地分类模型。原创:HyperAI超神经关键词:遥感数据集 语义分割 机器视觉遥感影像是开展测绘地理信息工作的重要数据,对于地理国情监测、地理信…

    2021/2/24 5:13:06 人评论 次浏览
  • 数据集永久下架,微软不是第一个,MIT 也不是最后一个

    麻省理工学院在近日发出通知,永久下线著名微小图像数据集 Tiny Images Dataset ,原因是被指出涉嫌种族歧视和女性歧视。 麻省理工学院(MIT)近日发布了一则致歉声明,宣布将 Tiny Images Dataset 数据集永久下架,并向全社会呼吁共同停用并删除这个数据集,已有该数据集…

    2020/7/3 14:26:46 人评论 次浏览
  • Lyft 发布最大 L5 自动驾驶预测数据集

    Lyft 近日发布了一个 Level 5 级别的自动驾驶预测数据集,包含了超过 1000 个小时的驾驶记录。此外,公司还发起自动驾驶运动预测挑战赛,奖金池 3 万美金。 Lyft 又发布了新的数据集。 去年 7 月,Lyft 发布了 L5 级别自动驾驶感知数据集,包含超过 5 万 5 千个由人类标记…

    2020/7/1 5:26:44 人评论 次浏览
  • 谷歌开源数据集模型,可从录音混音中分离出不同声音

    2020/4/16 5:02:22 人评论 次浏览
  • 全球最大 COVID-19 研究数据集正式开放,加强科技抗疫

    2020/3/17 14:31:27 人评论 次浏览
  • python merge、concat合并数据集的实例讲解

    下面小编就为大家分享一篇python merge、concat合并数据集的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:56:14 人评论 次浏览
  • pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法

    这篇文章主要介绍了pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:46:01 人评论 次浏览
  • pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法

    这篇文章主要介绍了pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:41:38 人评论 次浏览
  • python 筛选数据集中列中value长度大于20的数据集方法

    今天小编就为大家分享一篇python 筛选数据集中列中value长度大于20的数据集方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:38:50 人评论 次浏览
  • Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存

    这篇文章主要介绍了Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:37:58 人评论 次浏览
  • Python读取数据集并消除数据中的空行方法

    今天小编就为大家分享一篇Python读取数据集并消除数据中的空行方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:31:11 人评论 次浏览
  • python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

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    2019/7/15 0:30:00 人评论 次浏览
  • 利用pandas读取中文数据集的方法

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    2019/7/15 0:28:27 人评论 次浏览
  • pytorch 数据集图片显示方法

    今天小编就为大家分享一篇pytorch 数据集图片显示方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    2019/7/15 0:27:54 人评论 次浏览
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