一.数据来源 COCO中图片资源均引用自Flickr图片网站 二.数据集创建目的 进行图像识别训练,主要针对以下三个方向: (1)object instances (2)object keypoints (3) image captions 每个方向均包含训练和验证集两个标注文件 三.标注体结构 三个方向均共享基本类型信息,包括info.image.license三个字段,而annotation字段则各不相同. 3.1 通用字段介绍 通用-Info字段 例: 通用-image字段 例: 通用-l

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

URL很简单,数据集分散开在一个URL页面上,单个用手下载很慢,这样可以用python辅助下载: 问题:很多国外的数据集,收到网络波动的影响很大,最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑,这里还没有实现: 参考链接: https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/62426444 代码都是这位大神的,感谢,我再上面稍微改了一点点,加了异常处理. ''' downloading dataset on one html page ''' i

import argparse import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() def main(args): """Download the Microsoft COCO 2014 data set.""" # Annotation zip tf.keras.utils.get_file(fname=args.annotation_zip, origin=args.annotation_o

Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数,能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果,对anchor-based方法和anchor-free方法均适用.另外论文提供了Retail50K数据集,能够很好地用于评估倾斜目标检测算法的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments 论文地址:https://arxiv.org

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

1.  寻找数据集の奥义 根据CMU的说法,寻找一个好用的数据集需要注意一下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据. 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用. 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时. 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答. 2.  去哪里找数据集 Kaggle:爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级.篮球数据.甚至西雅图的宠物许可证.https://www.kaggle.com/ UCI机器学习库:最古老的数据集

注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是我现在接触到的历史最悠久的数据集,它首次出现在著名的英国

硕士论文的研究方向为Android恶意应用分类,因此花了一点时间去搜集Android恶意样本.其中一部分来自过去论文的公开数据集,一部分来自社区或平台的样本.现做一个汇总,标明了样本或数据集的采集时间.样本数量.对于论文以及获取方式. List some android malware datasets in academic research.Some of them are still up to date. 我这里有Drebin的数据集,以及VirusTotal(2018.3)的andro

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法 2018-01-18 16:13蚂蚁金服/雾霾/人工智能 导读:词向量算法是自然语言处理领域的基础算法,在序列标注.问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用.词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec,在接下来的几年里,该算法也经历不断的改进,但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词(比如英文),结合中文语言特性的词向量研究相对较少.本文介绍了蚂蚁金服人工智能部与新加坡科技大学一项最新的合作成果:cw2vec——

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

最近在做与目标检测模型相关的工作,很多都要求VOC格式的数据集. PASCAL VOC挑战赛 (The PASCAL Visual Object Classes )是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称:Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning,是一个由欧盟资助的网络组织.很多模型都基于此数据集推出.比如目标检测领域的yolo,ssd等等. voc数据集结构 看下目录结构 :~/git_project

[机器学习]Iris Data Set(鸢尾花数据集) 注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在学习和开发flink的过程中,经常需要准备数据集用来验证我们的程序,阿里云天池公开数据集中有一份淘宝用户行为数据集,稍作处理后即可用于flink学习: 下载 下载地址: https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?spm=a2c4e.11153

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

Python NLTK 处理原始文本 作者:白宁超 2016年11月8日22:45:44 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍:1)怎样编写程序访问本

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Natura