最近做了一个汉字验证码识别的项目，该项目最大的难点就是数据集的准备。在自己没有数据集的情况下选择了自动生成，不过自己生成的数据集训练出来的模型，只在用自己方法生成的数据上表现比较好，但是在真实数据集上表现比较差，也算是自己为自己踩了一格坑。不过自己生成数据集的经历，还是学到了很多知识。并且该方法产生的数据集，可以产生无限的大量数据，可以供后面一些模型的测试，提供了很好的资源，今天我也
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2017-09-14 23:21:00
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最近一直在做图片数据集，积累了很多心得。我把我所使用的python脚本全部拿出来，当然这些脚本大部分网上都有，只不过比较分散。我已经把所有代码上传到github上，觉得写的好的话，请给我一个starhttps://github.com/gzz1529657064/Python-scripts-used-to-make-datasets由于我的数据集是在拍摄路面的一些物体。因此分为视频和图片两种。视
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2024-06-18 21:23:49
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本文按照VOC数据集的格式，制作出自己的数据集，此外介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具。Ubuntu源码安装由于Ubuntu系统自带python，这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上，同时需要PyQt和lxml的支持。（1）下载代码git clone https://github.com/tzuta
# 项目方案：如何在PyTorch中制作自定义数据集
在深度学习中，数据是模型训练的基础。我们通常需要将原始数据集转化为适合训练的格式，尤其是在处理自定义数据时。本文将提供一个详细的步骤，帮助你在PyTorch中制作自定义数据集，还将通过代码示例以及相应的流程图和饼状图展示项目的整体结构。
## 项目目标
学习如何在PyTorch中创建自定义数据集，并利用该数据集进行模型训练和验证。
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我们在做深度学习时，一般都是跑别人公开的数据集，如果想要跑自己的数据集怎么办？今天就记录一下我自己用的一种方法。1、假设待分类一共有n类2、新建一个文件夹，在该文件夹下新建n子个文件夹和n个对应的txt文件。将对应分类的图片放入到新建的分类文件夹中。假设 训练图片子文件夹名称分别为train_1到train_n，相对应
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2024-03-15 05:05:37
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人工智能里，深度学习的关键是训练。无论是从图像处理到语音识别，每个问题都有其独特的细微差别和方法。你可以从哪里获得这些数据？现在你看到的很多研究论文都使用专有数据集，而这些数据集通常不会向公众发布。如果你想学习并应用你新掌握的技能，数据就成为一个问题。例如MNIST是来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards
# 使用PyTorch制作数据集的完整指南
在深度学习中，数据是最重要的部分之一。没有足够且质量合适的数据，就无法训练出一个良好的模型。因此，了解如何使用PyTorch制作数据集是每位开发者必须掌握的技能。本文将引导你通过创建一个简单的数据集的步骤，并提供实现所需的代码示例。
## 数据集制作流程
以下表格展示了制作PyTorch数据集的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤内容
原创
2024-09-17 06:11:59
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# 使用Spark制作数据集的步骤指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，可以帮助我们处理大量的数据。在这篇文章中，我将带你了解如何使用Spark制作一个简单的数据集，从创建Spark会话到操作数据集的完整过程。首先，我们将介绍整个流程，然后逐步解析每一步所需的代码。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
文章目录第 2 章、使用Python进行DIY2.5、手写数字的数据集MNIST2.5.1、准备MNIST训练数据2.5.2、测试网络2.5.3、使用完整数据集进行训练和测试2.5.4、一些改进：调整学习率2.5.5、一些改进：多次进行2.5.6、改变网络形状2.5.7、大功告成2.5.8、最终代码 第 2 章、使用Python进行DIY2.5、手写数字的数据集MNIST2.5.1、准备MNIS
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2023-12-27 15:14:24
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# 使用Python的Pickle模块制作数据集指南
在使用Python进行数据处理时，您可能需要将数据持久化（即保存到文件中以便后续使用）。Python的`pickle`模块是一种方便的实现方法。本文将为刚入行的小白提供一个详细的`pickle`模块制作数据集的流程，帮助您轻松入门。
## 流程概述
下面是使用`pickle`模块制作数据集的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 04:56:21
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1.mnist手写数据集的下载import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1)
EPOCH=1#训
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2023-09-25 18:32:41
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# PyTorch DataFrame制作数据集
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要用于深度学习任务。在处理数据时，PyTorch提供了DataLoader和Dataset类来帮助我们更好地管理和处理数据集。然而，PyTorch默认的数据加载器和数据集类主要是基于numpy数组进行操作的。如果我们的数据是以DataFrame的形式存在的，那么就需要将DataFrame转换为n
原创
2024-02-12 06:19:56
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制作数据集的方法机器学习图像特征的时候，需要一定的样本，这些样本包含训练对象的基本数据：图像特征和所对应类别，即标签。 笔者总结了当前存在的两种生成数据集的方式，也应用在不同的场景：1、训练对象被单独裁剪，并将每一类单独保存；2、一张图有多个训练对象，将训练对象位置和类别对应保存。第一种方式比较简单，在训练好的模型，直接检测测试集，从而评估模型好坏。 但是，如何在整幅图寻找目标并标记出不同位置呢？
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2024-04-23 08:39:36
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mnist_test.py#encoding:utf-8#####lesson25 输入手写数字图片输出识别结果import tensorflow as tf#MNIST数据集输出识
原创
2022-12-07 01:06:07
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理解ROS服务和参数说明：本教程介绍了ROS 服务和参数的知识，以及命令行工具rosservice 和 rosparam的使用方法。目录ROS Services使用rosservicerosservice listrosservice typerosservice callUsing rosparamrosparam listrosparam set and rosparam getrospara
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2024-09-26 14:08:17
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参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/images 平板软件csdn真是智障，发布不了，返回以后我写的东西全部清楚了。。。。我一上午的时间啊啊啊啊啊，没办法继续往下走吧，前面的有时间在补充。训练的基本方法要使用此数据集训练模型，将会想要数据：被充分打乱。被分割为 batch。永远重复。尽快提供 batch。 使用 tf.data a
文章目录使用dataframe直接画箱图① 调整绘制箱图参数② 设置坐标轴③ 图中添加文本或直线④ 更多参数⑤ 散点图+箱图 使用dataframe直接画箱图比如，有如下一组数据，直接使用dataframe.plot画图 【官网了解更多】：import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(yourfile,
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2023-12-04 21:44:33
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作者：nickccnie图像实例分割技术已经被广泛应用于工业视觉，自动驾驶，遥感监测和医疗诊断等领域。特别在工业AI质检中，实例分割往往是对质检图像进行解析的最核心技术之一。然而，实际应用中实例分割技术却面临着数据不均衡，分割不够精细等挑战，直接影响到漏检和过杀指标。对此，【优图工业AI】团队提出了数据不均衡精细化实例分割解决方案，其能够在类别样本数差异达数千倍之巨的情况下稀有类指标提升8.1%，
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2024-05-21 14:54:40
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VOC2007数据集格式：VOC2007详细介绍在这里，提供给大家有兴趣作了解。而制作自己的数据集只需用到前三个文件夹，所以请事先建好这三个文件夹放入同一文件夹内，同时ImageSets文件夹内包含Main文件夹JPEGImages：用于存放训练、测试的图片（图片格式最好为.jpg）Annatations：用于存放.xml格式的文件，也就是图片对应的标签，每个.xml文件都对应于JPEGImage
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2024-05-12 19:44:43
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