cv学习笔记（2）神经网络分类问题之鸢尾花数据集鸢尾花数据集根据鸢尾花的花瓣、花萼的长度和宽度来判断这是什么鸢尾花。这是统计学的经典问题。 该数据集有150个数据，根据这个数据集，训练一个人工神经网络，然后就可以根据给定的花瓣和花萼来判断这是哪一种鸢尾花。建立网络结构使用一个串型结构。第一个层是从输入层到隐含层，设置7个节点，输入4个数据，指定激活函数是双曲正切函数（tanh）；第二层是输出层，是
交通流量数据PEMs数据集说明 distance_df_filename (str): path of the csv file contains edges information tuple: two adjacency matrix. adj_PEMS07.pkl np.array: conn
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2024-01-04 09:47:08
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下面的数据集链接，大家如果打不开的话，建议打开VPN，上外网下载哦！1 PHEME-R 这是一个在PHEME FP7项目的新闻学用例中收集和注释的数据集。这些谣言与9个不同的突发新闻相关。它是为分析社交媒体谣言而创建的，包含由谣言推文发起的推特对话；对话包括对这些谣言推文的回应推文。这些推文已经被注解为支持度、确定性和证据性。该数据集包含330个对话线程（297个英语，33个德语），每
从空间数据集发现一种共置模式：一种通用方法
标题：Discovering Colocation Patterns from Spatial Data Sets: A General Approach摘要给定布尔特征空间的集合，共置模式发现过程中将找到频繁一起出现的特征的子集。空间共置规则与关联规则问题的不同。本文的贡献：1） In this paper, we provide a transac
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2024-10-30 12:45:33
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文章目录前言一、鸢尾花数据集SVM分类1.引入库和数据2.数据分类函数3.数据分类二、人脸特征提取1.特征点标记实现2.使用opencv函数简单墨镜效果参考 前言OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效–由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Pyt
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2024-07-12 01:26:15
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假设这里有多个平行宇宙，每个空间里都在用10只宝可梦的data去找，由于不同宇宙中宝可梦的data是不同的，因此即使使用的是同一个model，最终获得的都会是不同的variance那为什么比较复杂的model，它的散布就比较开呢？比较简单的model，它的散布就比较密集呢？BiasBias vs Variance由前面的讨论可知，比较简单的model，variance比较小，bias比较大；而比
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2024-07-29 16:04:38
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一、背景相关从脉搏波获取血压目前是一个重要的研究方向，为众多从事机器学习和深度学习算法的童鞋们提供了很好的研究对象。但是这个研究对象又不那么好研究，一方面是因为脉搏波的复杂性，一方面是因为数据库的不适用性（适合亚洲人的数据库我还没找到）。数据库一般包含以下几个数据：PPG、ABP、ECG的至少两个，我们要做的就是从PPG和ECG信号的组合中获取ABP信号，一般对于非持续精确测量而言，获取到SBP、
文章目录一.PASCAL数据集简介1.图像分割 一.PASCAL数据集简介Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据，它有四个大类别，可以细分为二十个小类别：Person：personAnimal：bird, cat, cow, dog, horse, sheepVehicle：aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbi
使用Spry XML数据集 Spry XML数据集是一个JavaScript对象，可以使用它在WEB页面上显示XML数据文件中的数据。你可以用这个数据根据访问者的选择在页面的主要和详细区域中更新数据。你可以访问 Adobe LiveDocs获得本文的最新版本。Spry XML数据集基本概要Spry数据集就是一个JavaScript对象。你在WEB页面里用少量的代码就可以使浏览器在打开页面时创建对象
引言最近投了一篇交通流领域的论文被拒了，有个reviewer提出，我的定义不符合Edie’s generalized traffic definitions，因此基础就不正确。为了能解决这个问题，我看了些相关论文，也找到了Edie 1963年发表的论文：Discussionof trafficstream measurements and definitions。交通流三参数基本定义在观测点进行计
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2024-07-10 02:21:34
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T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionI. INTRODUCTION(1) Spatial dependence(2) Temporal dependenceIII. METHODOLOGYA. Problem DefinitionB. OverviewC. Methodology1) Spatia
Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks摘要分类任务的网络结构已经得到显著的发展，但是常用的损失函数（例如多类别交叉熵）不能解决ranking（排名）和序数回归的问题。本文作者提出了一个新框架（Consistent Rank Logits，CORAL），该框架具有rank-monotonicity（排名单调性） and consi
我们定义并开放了预测能力得分（PPS）。 PPS是可以在数据中找到更多模式的关联的替代方法。 相关性有太多问题 现在是星期五下午，您的老板告诉您，数据传递令人惊讶地提前到来了-来回仅4周。 这是您的预测模型缺少的部分。 您很兴奋，但也有点着急，因为您知道接下来的事情：浏览数据。 所有。 45.列。 这将花费许多小时，但您知道这是值得的，因为如果没有数据了解，您就会失明。 一个显而易见的步骤
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2024-03-16 00:57:57
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1 简介官网：MPII Human Pose DatabaseMPII Human Pose 数据集是人体姿势估计的一个benchmark，约有 25k 张图像，包含 40k 多个均被标注了 16 个关节点信息的人体目标，这些图片是从 YouTube video 中抽取出来的。一般把其中28k个用来training，11k用来testing。其数据以多人为主，有用于单帧单人姿态、单帧多人姿态和视频
脑电数据预处理一般包括以下步骤，其中未添加链接的步骤本文未涉及：顺序步骤附注1导入数据·导入脑电数据以及手动导入电极信息和事件2定位电极·导入电极位置相关文件3删除无用电极·如剔除HEOG、VEOG、M1、M2 等电极点4重参考·计算总平均参考或者选择特定电极作为参考5滤波·低通滤波 （设置范围为 30-100Hz)·高通滤波（设置范围为0.1-1Hz）6-1截取正确反应时段·正确反应时段提取[-
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2024-03-23 11:45:41
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一、SanFrancisco Bay Area1.数据集包括500辆出租车近30天的（2008年5月17日-6月10日）行驶数据2.车辆行驶数据的采样时间间隔1min3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-经纬度（位置）-是否载客-时间4.无瞬时速度下载链接：点击打开链接二、Shanghai1.数据集包括4千辆出租车24个小时（07年2月20日）的行驶数据2.车辆行驶数据的采样时间间隔为1min3.车辆轨
文章目录引言一、实体、关系抽取相关的数据集1. CoNLL1.1 CoNLL 介绍1.2 OntoNotes releases 5.0 数据集下载1.3 获取CoNLL相关的数据集1.4 OntoNotes 数据集转换成conll格式2、 ACE二 、 文本摘要相关的数据集TAC 引言这将会是一个不断更新的博客，提供了一些数据集下载来源或者数据集信息介绍。在我的研究中，我可能会碰到一些相关任务的
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2024-07-29 16:44:24
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KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，利用组装的设备齐全的采集车辆对实际交通场景进行数据采集获得的公开数据集。该数据集包含丰富多样的传感器数据（有双目相机、64线激光雷达、GPS/IMU组合导航定位系统，基本满足对图像、点云和定位数据的需求）、大量的标定真值（包括检测2D和3D包围框、跟踪轨迹tracklet）和官方提供的一些开发工具等。1. 采集平台介绍 此部分
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2024-06-28 11:31:50
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数据对于模型训练而言非常重要，但寻找合适自己项目的数据集却并不简单。计算机视觉社区经常出现新的数据集，但研究者很难追踪新型数据集。于是，哥伦比亚大学博士冯捷在 2017 年 8 月创建了一个专用于搜索计算机视觉数据集和代码／模型的搜索引擎 VisualData。VisualData 网站地址：https://www.visualdata.io/该网站现已收集 281 个计算机视觉数据
目录1. 比赛介绍2. 模型描述3. 实验1. 比赛介绍SemEval2019Task3_ERC是2019年Semantic Evaluation的第三个任务，对话情感识别。使用的数据集是EmoContext，该对话数据集为纯文本数据集，来自社交平台。分为训练集、验证集和测试集。其中训练集、验证集、测试集各包含30,160、2755和5509个对话，每个对话都包含三轮(2人对话数据集(Person
