数据集简介 Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开.它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人.32668 个检测到的行人矩形框.每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像.训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据:测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据.3368 张查询图像的行人检测矩形框是人

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

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

CIFAR是一个用于普通物体识别的数据集.CIFAR数据集分为两种:CIFAR-10和CIFAR-100.The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. CIFAR-10由60000张大小为32*32的三通道彩色图像组成,被分为1

CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 CIFAR-10/CIFAR-100数据集 CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集.他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集. CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像.有50000个训练图像和10000个测试图像.

在学习机器学习的时候,首要的任务的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较. MNIST数据集是一个手写数字数据集,每一张图片都是0到9中的单个数字,比如下面几个:     MNIST数据库的来源是两个数据库的混合,一个来自Census Bureau employees(SD-3),一个来自high-school students(SD-1):有训练样本60000个,测试样本10000个.训练样本和测试样本中,employee和student写的都是各占一半.60000个训练样本一共大

CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来.包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像.(3072=1024*3).前1024位是r值,中间1024是g值

数据集:http://bigdata.51cto.com/art/201702/531276.htm 计算机视觉 MNIST: 最通用的健全检查.25x25 的数据集,中心化,B&W 手写数字.这是个容易的任务——但是在 MNIST 有效,不等同于其本身是有效的. 地址:http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ CIFAR 10 & CIFAR 100: 32x32 彩色图像.虽不再常用,但还是用了一次,可以是一项有趣的健全检查. 地址:http

大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[^1].该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其值为0到1.为简单起见,每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组. 概览 用法 在我们的示例中,我们使用TensorFlow input_data.py脚本来加载该数据集. 它对于管理我们的数据非常有用,并且可以处理: 加载数据集 将整个数据集加载到numpy数组中

Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的.2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注.数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

目标检测coco数据集点滴介绍 1.  COCO数据集介绍 MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测.分割.关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成. coco数据集有自带COCO API,方便对json文件进行信息读取.本博客介绍是目标检测数据集格式的制作. COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据.COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(

1. 杜克大学数据(DukeMTMC-reID) DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物,DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集,并且提供了人工标注的bounding box. 目录结构 DukeMTMC-reID ├── bounding_box_test ├── 0002_c1_f0044158.j

OpenVINO 系列软件包预训练模型介绍 本文翻译自 Intel OpenVINO 的  "Overview of OpenVINO Toolkit Pre-Trained Models" 原文链接: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_index.html 翻译:coneypo,working in Intel for IoT,有问题或者建议欢迎留言交流 Q&A 问:用 Pre-trained mode

Web 数据访问策略建议 设计 Web 应用程序中的数据访问时,您要做出多种选择,例如与数据源通信的方式.是否在页的往返过程之间存储数据.以及如果确实要存储数据应存储在何处等.您所做的选择可以确定应用程序的运行效率及其缩放的良好程度.没有一个数据访问策略是适合于所有情况的.实际上,每一种选择都有其自身的优缺点,您将需要了解这些优缺点. 以下各节详述了您必须为 Web 窗体数据访问所做的基本设计选择.这些选择是按顺序提供的:每一种选择都建立在您前面所做出的选择的基础之上. 数据集还是直接访问和数据

发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

TensorExpand/TensorExpand/Object detection/Data_interface/MSCOCO/ 深度学习数据集介绍及相互转换 Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff segmentation 330K images (>200K labeled) 1.5 million object instances object categories stuff categories capt

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves