Set Data untuk Penglihatan Komputer (3)
Beli Saya Kopi☕
*Memo:
- Siaran saya menerangkan MNIST, EMNIST, QMNIST, ETLCDB, Kuzushiji dan Moving MNIST.
- Siaran saya menerangkan Fashion-MNIST, Caltech 101, Caltech 256, CelebA, CIFAR-10 dan CIFAR-100.
(1) Oxford-IIIT Pet(2012):
- mempunyai 7,349 imej kucing dan anjing setiap satu disambungkan ke label daripada 37 kelas:
*Memo:
- Setiap kelas mempunyai kira-kira 200 imej.
- 3,680 untuk kereta api atau kereta api dan pengesahan dan 3,669 untuk ujian.
- ialah OxfordIIITPet() dalam PyTorch.
(2) Oxford 102 Flower(2008):
- mempunyai 8,189 imej bunga(1,020 untuk kereta api, 1,020 untuk pengesahan dan 6,149 untuk ujian) dengan 102 kategori(kelas). *Setiap kelas mempunyai 40 hingga 258 imej.
- ialah Flowers102() dalam PyTorch.
(3) Kereta Stanford(2013):
- mempunyai 16185 imej kereta(8,144 untuk kereta api dan 8,041 untuk ujian) dengan 196 kelas.
- ialah StanfordCars() dalam PyTorch.
(4) Places365(2017):
- mempunyai imej adegan dengan 365 kategori adegan(kelas) daripada 434 kategori adegan(kelas) dalam Pangkalan Data Tempat dan terdapat Places365-Standard, Places365-Challenge dan Tempat-Extra69 yang anda boleh lihat di sini:
*Memo:
- Places365-Standard mempunyai 2,168,460 imej(1,803,460 untuk kereta api, 36,500 untuk pengesahan dan 328,500 untuk ujian) dengan 365 kategori(kelas) daripada 434 kategori dalam Pangkalan Data Tempat. *Terdapat 50 imej bagi setiap kategori(kelas) dalam set pengesahan dan 900 imej bagi setiap kategori(kelas) dalam set ujian.
- Places365-Challenge mempunyai 8,391,628 imej(8,026,628 untuk kereta api, 36,500 untuk pengesahan dan 328,500 untuk ujian), menambah 6,223,168 imej tambahan pada set kereta api 🎜>Placesd.Places.
- Places-Extra69 mempunyai 105,321 imej(98,721 untuk kereta api dan 6,600 untuk ujian) dengan tambahan 69 kategori(kelas) daripada 434 kategori(kelas) dalam Pangkalan Data Tempat. *Pada masa ini, ia tidak boleh dimuat turun.
ialah Places365() dalam PyTorch.
- mempunyai 8,091 imej yang diperoleh daripada flickr dengan lima kapsyen berbeza untuk setiap imej.
- adalah Flickr8k() dalam PyTorch tetapi ia tidak menerangkan cara menyediakan set data kepadanya jadi saya tidak tahu cara memuatkan set data dengannya.
(6) Flickr30k(2015):
- mempunyai 31,784 imej yang diperoleh daripada flickr dengan lima kapsyen berbeza untuk setiap imej.
- adalah Flickr8k() dalam PyTorch tetapi ia tidak menerangkan cara menyediakan set data kepadanya jadi saya tidak tahu cara memuatkan set data dengannya.
Atas ialah kandungan terperinci Set Data untuk Penglihatan Komputer (3). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
