深度估计算法调研1.常见的深度估计算法寻找RGB图像与深度图之间存在着的某种映射关系1）几种常见算法：① 基于几何的方法：从一系列二维图像序列中估计三维结构，SfM，稀疏特征的深度由SfM通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算。存在单目尺度模糊的问题，依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。 ② 基于传感器的方法：利用深度传感器，可以直接获得相应图像的深度信息，测量范围有限，常见Kinect
转载
2023-09-24 09:11:36
230阅读
# 深度学习数据集的构建
深度学习模型的成功往往取决于数据集的质量和规模。构建合适的数据集是深度学习项目成功的关键步骤之一。在这篇文章中，我们将探讨深度学习数据集的构建，包括数据收集、数据预处理和数据划分等重要环节，并提供相关的代码示例以帮助您更好地理解这个过程。
## 1. 数据收集
数据是深度学习的“燃料”。有效的数据收集方式包括从公开数据集、网络爬虫、众包平台等多种渠道获取数据。以MN
一、Image processing data set1、MNIST ，是最流行的深度学习数据集之一。这是一个手写数字数据集，包含一个有着 60000 样本的训练集和一个有着 10000 样本的测试集。对于在现实世界数据上尝试学习技术和深度识别模式而言，这是一个非常好的数据库，且无需花费过多时间和精力进行数据预处理。大小：约 50 MB数量：70000 张图像，共分为 10 个类别。Identif
转载
2023-09-04 16:18:56
194阅读
目录概念描述监督学习(Supervised Learning,SL)无监督学习(Unsupervised Learning,UL)半监督学习(Semi-supervised Learning,SSL)半监督学习的分类概念描述回归(Regression)：定量输出或者说连续变量预测分类(Classification)：定性输出或者说离散变量预测聚类(Clustering)：无监督学习的结果。聚类的结
# 深度学习数据集
深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟人脑的神经网络结构来处理复杂的模式识别任务。数据集是深度学习的基础，它是用来训练和评估深度学习模型的关键组成部分。本文将介绍深度学习数据集的重要性，并提供一些常用的数据集示例。
## 深度学习数据集的重要性
深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练，因为它们的参数数量非常庞大。数据集的质量和规模直接影响了深度学习模型的性能和准确度。
原创
2023-08-27 07:06:38
235阅读
目录一、背景二、数据集整理1. the UC Merced Land Use Dataset（约110M）2. DOTA：A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images（约35G）3. NWPU VHR-10（约73M）4. UCAS-AOD: Dataset of Object Detection in Aerial Ima
数据集集合（一） 上面是其他数据集的讲解。。KITTI数据集 #3D目标检测用KITTI（卡尔斯鲁厄技术研究所和丰田技术研究所）是移动机器人和自动驾驶领域最受欢迎的数据集之一。它包括用各种传感器模式记录的数小时交通场景，包括高分辨率RGB、灰度立体相机和3D激光扫描仪。尽管数据集很受欢迎，但它本身并不包含语义分割的基本事实。然而，不同的研究人员已经对数据集的部分进行了手动注释，以满足他们的需求。阿
深度学习算法的效果离不开高质量数据集，因此在此对项目中用到的经典数据集进行梳理，本帖长期更新。0、重要数据集0.1 imagenet神一样的数据集，伴随着本轮深度学习的爆发而不断充实。在深度学习与计算机视觉(PB-13)—ImageNet数据集准备一文中，作者对imagenet数据集进行了非常详细的介绍。 在至关重要的数据集部分，在本文进行介绍： imagenet的数据集部分共计有图片143116
目录介绍图像处理相关数据集自然语言处理相关数据集语音处理相关数据集Supplement介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。如果你也遇到了这样的问题，接下来我们会提供了一系
深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记很多朋友在学习了神经网络和深
转载
2022-08-21 00:02:22
381阅读
数据是深度学习的输入，很重要而又容易被人忽视，而且缺乏系统性的介绍资料，从这个板块开始，我们来给大家系统性的介绍深度学习中的数据集。
从最常用的数据集开始到各个子任务领域中使用的数据集，对于轻视数据的朋友，请关注大佬们早期都在做什么。
今天说5个最常用的，他们对于深度学习网络的发展，通用的分类/分割/检测任务的评测具有其他数据集不可比拟的作用。
01 mnist【1】
数据集链接：http:
转载
2019-06-02 09:20:04
383阅读
机器学习算法基础——数据集操作、K-近邻算法sklearn数据集数据集基本操作转换器与估计器分类算法-k近邻算法(KNN) sklearn数据集数据集基本操作1.数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分： 训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 一般训练集和测试集比例是75%：25%2.scikit-learn数据集API介绍 类：sklearn.
在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。这引出一系列问题：· 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？· 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办?· 怎么处理内存不足导致的错误？科多大数据和大家一起来讨论一些常用的解决办法，供大家参考。1. 分配更多内存有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。你需要检查一下：是否能重新设置该工具/
安装使得python可视化的工具 matplotlib 直接在TensorFlow的虚拟环境下pip install matplotlib完事。 有了前面的经验这次直接简单完成。 读取MNIST数据集 mnist数据集在TensorFlow当中是有自己的api的。 这段代码直接运行看看效果，api好 ...
转载
2021-09-21 19:21:00
587阅读
2评论
多目标跟踪论文 Deep SORT 数据集说明flyfishMOT16 这个benchmark包含14个具有挑战性的视频序列(7个训练，7个测试)，在无约束的环境下，用静态和移动摄像机拍摄。在图像坐标下进行跟踪和评估。所有序列都经过了高精度的标注，严格遵循定义良好的协议。 说数据格式定得好，可以用a well-defined protocol形容理解数据是第一步，将数据可视化可以更好的理解数据 D
忘了以前在哪里评论里留了个联系方式，最近频繁有做毕设的学长学姐来找我要数据集，在这里直接分享一下。Breakhis数据库包含良性和恶性乳腺肿瘤的显微活检图像。通过2014年1月至2014年12月的临床研究收集图像。在这段时间内，临床症状为BC所有患者都被邀请到巴西P&D实验室参与研究。机构审查委员会批准了这项研究，所有患者都给予了书面知情同意。所有的数据都是匿名的。样本来自乳腺组织活检幻灯
算法基础——数据集、数据特征选择和处理数据集数据集的特征数据集的特征抽取字典特征抽取：对字典数据进行特征值化文本特征抽取：对文本数据进行特征值化Tfidf 统计词语占比特征的预处理特征处理定义和方法归一化标准化缺失值处理特征选择特征选择定义和方法Filter(VarianceThreshold)过滤式主成分分析机器学习算法分类机器学习开发流程 数据集数据集的特征1.数据集的结构：特征值+目标值2
# 深度学习数据集优化指南
在进行深度学习项目时，数据集的优化对于模型训练的成功至关重要。本篇文章将详细介绍如何优化深度学习数据集，帮助刚入行的小白理解并掌握这项技能。
## 流程概览
在进行数据集优化时，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------------|------
# 深度学习在 DAVIS 数据集上的应用
[
