https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681 2018年01月02日 17:13:59 ZealCV 阅读数:10459 标签: faster-r-cnn数据标注 更多 个人分类: 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

先说说他们的产品:企业免疫系统(基于异常发现来识别威胁) 可以看到是面向企业内部安全的! 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 - 高阶网络拓扑;特定群集,子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师设计100%的能见度 企业免疫系统是世界上最先进的网络防御机器学习技术.受到人体免疫系统自我学习智能的启发,这种新技术在复杂和普遍的网络威胁的新时代中,使组织自我保护方式发生了根本转变. 人体免疫系统

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在

最近了解了下yolov3的训练数据集部分,总结了以下操作步骤:(基于pytorch框架,请预先装好pytorch的相关组件) 1.下载ImageLabel软件对图片进行兴趣区域标记,每张图片对应一个xml文件,其中记录了w,h,xmin,ymin,xmax,ymax 2.将图片装入文件夹images.xml文件装入文件夹xmls内,将其放入yolo的data文件夹(目录)下 data文件夹下文件夹如下图片: 上述的各类文件夹(除了samples)本不是存在的,其余均需要自己创建(或者通过脚本创建

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

训练深度网络模型OpenFace还不是运用faceNet的model作为训练模型,所以在准确性上比faceNet要低,如果你只是做一个简单的分类,建议你看看官网的demo3(http://cmusatyalab.github.io/openface/demo-3-classifier/),如果你想自己训练一个模型,建议提供一个大于500k的图片集作为训练集.(这里的500k应该是50w张图片来理解更合适)Openface暂时还没提供该faceNet模型的支持.注意:在K40Gpu的机器上训练数据

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

从百度图片下载一些图片当做训练集,好久没写爬虫,生疏了.没有任何反爬,随便抓. 网页: 动态加载,往下划会出现更多的图片,一次大概30个.先找到保存每一张图片的json,其对应的url: 打开调试,清空,然后往下划.然后出现: 点击左侧的链接,出现右边的详细信息,对应的就是URL.对这个url做请求即可.以下是代码: # -*- coding: utf-8 -*- # import tensorflow as tf # import os # import numpy as np import

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # 从内置训练数据集中加载房价数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_

说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同.做好数据集后,我们开始训练,下面是训练前的一些修改.本文来自:http://www.lai18.com/content/2526443.html 1 .VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m的修改 (1)路径的修改 VOCopts.annopath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset '/Annotations/%s.xml']; VOCopts.imgpath=[V

本文部分内容来自zouxy09的博客.谢谢.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 以及斯坦福大学深度学习教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 CNN结构的连接比权值多非常多,由于权值共享.CNN通过数据驱动的方式学习得到一些滤波器,作为提取输入的特征的一种方法. 典型CNN中開始几层都是卷积和下採样交替,然后在最后是一些全连接层. 在全连接层时已经将全部两维特征m

这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容. 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下来载入MNIST数据集,并建立占位符.占位符x的含义为训练图像,y_为对应训练图像的标签. # 读入数据 mnist = input_dat

1.提高程序效率,保证执行速度 (1)尽量使用向量化运算 (2)尽量使用矩阵,必要时才使用数据框 (3)使用read.table时,尽量显式设定colClasses和nrows,设定comment.char="",把不需要的列设置为NULL (4)将外部数据导入矩阵时,使用scan函数 (5)删除临时对象和不再用的对象 (6)用ls.objects()列出工作区对象占用的内存大小 2.把数据存在外部 (1)ff包:将数据保存在硬盘,操作起来跟在内存中一样 (2)bigmemory包:支

# coding: utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constan

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe

1. https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator 2. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/overview.html 3. https://textrecognitiondatagenerator.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

1.在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2.将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt 3.进入png_to_klg目录下运行:(../../freiburg2/rgbd_dataset_freiburg2_rpy为数据集目录,../

代码:转换用的代码放在这里 之前用Tensorflow提供的object detection API可以很方便的进行fine-tuning实现所需的特定物体检测模型(看这里).那么现在的主要问题就是数据集了,目前公开的数据集已经有很多了,比如综合的有MSCOCO, ImageNet:人脸的有LFW,CASIA,CelebV等:行人检测的有Caltech,KITTI等:姿势检测的VGG,还有其他等等(具体按分类可以参考下这个).总之这个数据集资源的总结有很多,在google或者github上搜下有