MindSpore数据集mindspore::dataset ResizeBilinear #include <image_process.h> bool ResizeBilinear(LiteMat &src, LiteMat &dst, int dst_w, int dst_h) 通过双线性算法调整图像大小,当前仅支持的数据类型为uint8,当前支持的通道为3和1. 参数 src: 输入的图片数据. dst: 输出的图片数据. dst_w: 输出图片数据的宽度. dst_h

在看tensorflow书上迁徙学习的这一部分的时候,书上说利用 curl http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 下载数据集的时候,照着书上的指令在终端上做,结果出现的是一堆乱码,一直在屏幕上开始跑,刚开始以为是正在进行下载数据什么的,跑了几次都是同一种情况,最终按回车键会显示错误. 通过查阅资料后发现,curl直接跟网址的时候,其会直接在终端屏幕上显示,所以说显示出来的是乱码,为了将数据集下载到具体的文件

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用 来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置

jupyter(Win版本)下载数据集会默认到C盘下,Linux会默认到root下,修改方式如下· tf1.x: import os import tensorflow as tftf.disable_v2_behavior()tf.enable_eager_execution() train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_dataset_fp = tf.keras

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ EdgyGeo, Inc. 带来了一件非常棒的工作支撑架构.工程和构建(AEC)工业.这次让我们来看它们的下载工具,它允许架构师.工程师.开发者和城市规划者快速地获取指定区域的海量数据集.  一个场景中的三维建筑物和路线.数据集来自Los Angeles. 有了Cesium-based viewer,EdgyGeo允许用户探索整个城市.他们数据的亮点是高分辨率的

配置: Anaconda+Windows+py3.7 一:首先先卸载开始的torchvision:pip uninstall torchvision 二:找到官网:https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ 开始我测试了: pip install torchvision conda install torchvision -c soumith 这两个安装命令,都会显示你安装成功,但是当你import torchvision的时候,运行之后就会报错:没有

1. 构建下载环境 l  TCIA数据集下载文件为.jnlp格式(JNLP(Java Network Launching Protocol )是java提供的一种可以通过浏览器直接执行java应用程序的途径,它使你可以直接通过一个网页上的url连接打开一个java应用程序.) l  需要安装JRE(JRE是Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品.运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库.) l  JRE下载及安装

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

步骤一 首先访问下面的网站,手工下载数据集.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用. 步骤二 把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口. 直接输入 file:/// 会自行跳转 步骤三 command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件 resources = [ 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images

kaggle是很多数据分析和机器学习初学者非常喜爱的数据科学竞赛平台. 这个平台上有很多接近现实业务场景的数据集,非常适合练手. 今天向大家推荐一个下载kaggle数据集的小工具--kaggleAPI 配置好之后,可以写个脚本,以后下载数据就方便多了. 安装 pip install kaggle 安装完毕之后执行 kaggle compeitions list 然后就会报错,提示没有kaggle.json文件,不用理他. 这一步主要是让其运行后生成配置文件夹,一般在C盘-用户-用户名下的.kag

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

最近在摸mxnet和tensorflow.两个我都搭起来了.tensorflow跑了不少代码,总的来说用得比较顺畅,文档很丰富,api熟悉熟悉写代码没什么问题. 今天把两个平台做了一下对比.同是跑mnist,tensorflow 要比mxnet 慢一二十倍.mxnet只需要半分钟,tensorflow跑了13分钟. 在mxnet中如何开跑? cd /mxnet/example/image-classification python train_mnist.py我用的是最新的mxnet版本.运行脚

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获

既然faster-rcnn原版发表时候是matlab版代码,那就用matlab版代码吧!不过遇到的坑挺多的,不知道python版会不会好一点. ======= update ========= 总体上包括这些步骤,请注意检查: 1 获取数据:(标准数据集/比赛数据/自行收集数据) 2 整理图片名和标注信息格式.指定训练集和测试集:(转voc格式,同时记得修改vocinit.m中类别信息:或者自己修改代码中读取数据的地方) 3 正确使用均值图像:手动算一个或用默认的减去128,别用错 4 选择网络

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma

基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集.其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255. 所有照片分属10个不同的类别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck' 其中五万张图片被划分为训练集,剩下的一万张图片属于测试集. 下载数据集 打开下面的链接进入官网下载 http://www.cs

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,

在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1. 下载mnist数据集. 不太看得懂get_mnist.ps1文件,并且运行无效,所以选择直接从mnist官网下载数据集.下载后解压,从解压后的文件夹提取出四个文件,放在caffe根目录下<caffe-root>\data\mnist下,例如E:\caffe-windows\data\mnist

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_

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

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten