此篇博客主要整理人脸活体检测的数据集。目前人脸活体攻击的方式主要有：照片打印、视频回放攻击、3D人脸面具等。因此数据集也是根据这些攻击方式制作的。一共整理了11个活体检测的数据集。此外还整理了6个红外人脸数据集。活体检测数据集红外数据：IDIAP：msspoof: Multispectral-Spoof Database1、NUAAhttp://parnec.nuaa.edu.cn/xtan/da
转载
2024-05-07 14:03:20
58阅读
数据集网址：nuScenes概述（官网直译）nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由 Motional（前身为 nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。 Motional 正在使无人驾驶车辆成为安全、可靠和可访问的现实。通过向公众发布我们的数据子集，Motional 旨在支持公众对计算机视觉和自动驾驶的研究。为此，我们在波士顿和新加坡收集了 1000 个驾驶场景，
转载
2024-05-06 22:50:10
623阅读
mark一下 几个方案可以用：方案1： 将所有文件分别编译，最后统一合并！ 对于C程序[cpp]
1. []$nvcc -c test1.cu
2. []$gcc -c test2.c
3. []$gcc -o testc test1.o test2.o -lcudart -L/usr/local/cud
nuScenes数据集开发教程安装数据集使用场景样本样本数据 sample_data样本标注sample_annotation实例分类属性可见性传感器标定相机自姿态日志地图nuScenes基础 数据集下载： nuScenes. GitHub: nuscenes-devkit. 对应jupyter notebook教程翻译 安装指令：pip install nuscenes-devkit数据
转载
2024-03-05 14:07:22
640阅读
nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介 文章目录nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介1.1. nuScenes数据集简介：1.2 数据采集：1.2.1 传感器布置1.2.2 数据格式及数据集结构1.2.3数据集关键属性说明1.3 数据标注简介1.4 devkit开发工具包简介 学习背景：项目需要仿照nuScenes数据集格式创建基于其他目
转载
2024-04-06 21:47:41
351阅读
Nuscenes 数据集浅析参考：Nuscenes官网链接注意：文中存在官网还未更新的内容，一般采用红色部分，进行标记。1.数据集简要介绍nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由Motional（前身为nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。在波士顿和新加坡收集了1000个驾驶场景，这两个城市以其密集的交通和极具挑战性的驾驶环境而闻名。手动选择20秒时长的场景，以
转载
2024-05-12 16:40:50
1537阅读
接上一篇文章，Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (一)Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (二)3. 核心代码解析3.3 生成2D格网场景流真值1. 函数原型：gen_2d_grid_gt(data_dict: dict, grid_size: np.array, extents: np.array = None,
fra
转载
2024-04-18 13:13:33
165阅读
nuScenes数据集在mmdetection3d中的使用（一）nuScenes数据集下载博客：nuScenes数据集使用mmdetection3d官方对数据集下载和使用的指南 写在前面： 1.完整的nuScenes数据集约有300G，我在实际使用时仅下载了Part1数据集（约30G）。但是在应用nuScenes官方代码时，不完整的数据集会导致报错。因此，我做了部分修改。 2.目前主要针对基于激光
转载
2024-05-17 16:32:58
1940阅读
nuScenes 数据集: A multimodal dataset for autonomous driving - 自动驾驶的多模式数据集（CVPR 2020）摘要1. 引言1.1 贡献1.2 相关数据集2. nuScenes数据集3. 任务和指标3.1 检测3.2 跟踪4. 实验4.1 基线4.2 分析5. 结论ReferencesA. nuScenes数据集B. 实施细节C. 实验D.
《Machine Learning Yearning》建立baseline控制在一周以内数据集1、传统机器学习中一般采用train/test set按照70%/30%划分，但是在大规模数据集的深度学习中，不需要按照这个比例，test比例可以更低一些。 2、确保train和test数据集是属于同分布的，如果实在找不到与test数据集相同分布的train set，可以采用分布不同的train，但是这很
转载
2024-10-21 07:18:24
37阅读
数据集的自制是个人实现网络具体应用的前提。很长一段时间内，如何将调用自带数据集（如mnist、fashion）进行训练的神经网络算法，修改为调用自己数据进行学习的代码，是我作为一个非计算机专业人士的难题。在使用matlab编写神经网络代码时，可以通过简单（与其他语言相比）的文件导入和函数调用，实现数据集的自制。但是python在这方面的难度就大了一些，没有师傅领进门的小白感到无能为力。整体思路自制
福特最近十年来，自动驾驶开源数据集变得越来越多，无论是企业或者其他组织，都选择与世界上的其他开发者共享数据，促进技术的进步。但其实这些不同的数据集之间类型并不完全一样。不同开源数据集对比拿最常见的KITTI数据集，它主要提供了传感器数据包括视觉测距，3D对象检测和跟踪领域等。除原始数据外，数据集还包括地面真实性和基准指标，可根据最新技术评估新算法。而牛津大学开源的RobotCar而nuScenes
创建和注册数据集（Dataset类）一、使用前提二、支持的数据集类型TabularDatasetFileDataset三、创建数据集使用 SDK使用Azure机器学习studio四、注册数据集五、用 Azure 开放数据集创建数据集六、访问脚本中的数据集七、总结八、参考资料 本节主要介绍如何创建 Azure 机器学习的数据集（Dataset），以便为本地或远程试验访问数据。 数据集（Datas
Nuscenes主要在波士顿和新加坡进行，用于采集的车辆装备了1个旋转雷达（spinning LIDAR），5个远程雷达传感器（long range RADAR sensor）和6个相机（camera）一、数据集结构：（借用https://zhuanlan.zhihu.com/p/463537059生图）从左到右四列分别是Vehicle（采集数据所用的交通工具）、Extraction（所采集的对象
转载
2024-09-20 14:56:32
350阅读
1使用BN进行数据归一化的原因 a) 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； b) 另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度.2.BN概述 a) 实质。在网络的每一层输入的时候，又插入了一个归一化层，也就是先做一个归一化处
数据总体结构Nuscenes 数据结构 mmdetection3d
├── mmdet3d
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── nuscenes
│ │ ├── maps
│ │ ├── samples
│ │ ├── sweeps
│ │ ├── lidarseg (optional)
│ │ ├── v
Step1.首先要去收集自己的数据吧，可以是自己拍的图片，也可以是那种网上爬虫爬下来的图片。Step2.建议最好将趴下来的图片重新命名，再用去训练，这样图片数据看起来比较整齐。特别是对有强迫症的同学来说，这是很重要的，总感觉名字不统一会觉得怪怪的。命名可以采用 name1,name2,name3.......这种形式。具体如何命名，我在之前的博客中也有详细介绍过，有需要的同学可以参考看下 
逻辑回归 手写数字识别mnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflowmnist.npz来源于keras代码将mnist.npz的数据size转化为mnist.gz的size（并归一化）变量定义及变量初始化迭代回归next_batch实现 本方法及程序适用于tensorflow1.Xmnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflow
1.介绍ScanNet数据集ScanNet is an RGB-D video dataset containing 2.5 million views in more than 1500 scans, annotated with 3D camera poses, surface reconstructions, and instance-level semantic segmentations
浏览器：Edge系统：Ubuntu 18.04服务器远程连接工具：mobaxterm（这个不一样无所谓）1、打开nuScenes官网的下载链接https://www.nuscenes.org/nuscenes#download2、注册并登陆账号，登陆后自动跳转下方界面3、选择需要的数据集根据需要找到所需的数据集。关于完整数据集下载：网页向下翻到Full Dataset部分Mini：(10个场景)是
