机器学习之Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 一、使用Jupyter完成Iris数据集的Fisher线性分类二、数据可视化1.项目简介2.数据概览2.1读取数据2.2查看前五行与后五行数据2.3查看数据整体信息2.4描述性统计3、特征工程3.1数据清洗3.2数据可视化3.2.1 relplot3.2.2 jointplot3.2.3 distplot3.2.4 boxp
最近一直在看些大场景点云分割的文章，它们的方法无非就是对邻域的点云信息进行编码学习特征，然后利用注意力等加权学习特征，最后在利用各种方法去聚合特征。有的网络比较复杂的还在结合上下文信息时去添加注意力模块或者融合不同尺度的的点云特征获取更好的分割效果。今天给大家复现一下RandLA-Net的Semantic3D数据集的训练过程。 首先，RandLA-Net中的复现环境是Ubuntu16.04，tf1
1.TUM数据集 数据集包含一些室内的序列，在不同的纹理下，不同的光照和不同的结构条件，从RGB-D传感器采集到的数据中分别去评估物体的重建和SLAM/视觉里程计的性能。TUM提供很多数据集，从各个有利位置捕获对象，每个条目中包含图像序列、相应的轮廓和完整的校准参数。1.1常用RGBD数据集下载测评工具下载使用方法在线测评1.2 rtabmap使用TUM数据集使用方法一使用方法二 运行./rta
影评文本分类使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。接口解释train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value =
Caffe 由两种常用的数据集格式，一种是LMDB，另一种事HDF5，前者常用来做分类问题（单标签），后者用来做回归问题（多标签）。今天用经典的猫狗数据集生成自己的LMDB数据集。一、准备数据集 我们用的数据集事经典的Kaggle数据集，可以直接在Kaggle上下载到，本地的百度云网盘也会在
IMDB数据集下载速度慢，可以在我的repo库中找到下载，下载后放到/.keras/datasets/目录下，即可正常运行。)中找到下载，下载后放到/.keras/datasets/目录下，即可正常运行。电影评论分类：二分类二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论分类：正类和父类。IMDB数据集IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论；其中2万5千条用来训练，2万5
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2024-03-29 11:07:45
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SemanticKITTI 数据集: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences - 用于LiDAR序列语义场景理解的数据集（ICCV 2019）摘要1. 导言2. 相关工作3. SemanticKITTI数据集3.1. 标注过程3.2. 数据集统计信息4. 语义分割评价4.1. 单扫描实验4.2. 多次扫描实验5.
KITTI是目前自动驾驶领域最重要的测试集之一，之前大概浏览了一遍，还存在很多疑问，这里对其做了进一步的学习，基本上了解了每个测试集的作用，KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术，主要应用在自动驾驶感知和预测方面，其中也涉及定位和SLAM技术。起因KITTI的起因可以参考"Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Visio
标定数据总共提供四种： 1.calib-cam1~8：相机标定，本质矩阵以及两个相机之间的姿态变换 2.calib-imu1~4：IMU标定，找到相机和IMU之间的最优姿态变换 3.calib-vignette2~3：光晕标定？？ 4.calib-imu-static2:IMU标定，只包含IMU数据，用于估计IMU噪声和随机游走。格式timestamp, gyro_x,
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2024-03-21 19:35:01
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1、功能简介 GIS遥感图像数据复合是将多种遥感图像数据融合成一种新的图像数据的技术，是目前遥感应用分析的前沿，PIESDK通过复合数据技术可以将多幅幅影像数据集（多光谱和全色数据）组合成一幅多波段彩色影像，下面我们就介绍如何在PIE中加载复合数据集数据。2、功能实现说明2.1 栅格数据介绍 常见的栅格数据文
这段时间自己在做语义分割方面的东西，自己做了很久的数据集终于要开始使用了，我使用的是github比较好用的一个代码，真的是很方便，语义分割代码 下载下来之后只需要使用对应做好自己的数据集就可以了，就可以运行了，遇到的问题和解决方案记录如下： 1） 这个没有截图了，这个问题是我最先遇到的情况就是，出现很多关于内存使用的信息，所显存怎么样，我猜测是显卡运存不够，但是我记得前几天运行成功过，于是我关机重
10.29 实验结果我 们 在 Multi-PIE 数 据 集[7] 、SurveillanceCameras 人脸数据集[8] 、Multiple Biometric GrandChallenge 数据集[9]以及 Chock Point 数据集[10]上做了大量的实验来验证我们方法的适用性。我们使用了免费公开的基于主动形状模型（ASM）的 C++软件库、STASM [26] ，自动地去检测特征
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2024-04-25 16:32:12
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简单程序测试及Issues的使用一、Clone别人的项目使用Git来clone别人的项目，最简单的方法就是在打开IDEA选择Check out from Version Control中的Github后输入需要clone的url经能够将别人的的项目下载到自己的IDEA中。二、程序测试我测试的是项诗茹的程序，在测试的过程中主要发现了一下一些问题：程序没有任何输入限制。而且在输入错误内容后程序直接崩溃
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2024-03-22 18:51:20
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代码实现导入包，设置token：，还有开始和结束的时间import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
ts.set_token('*********************************')
start_date='20220701'
end_date='20230301'token就是在官网注册账户得
点云数据切片为二维地图瓦片 在处理点云的过程中，我们有时候可能会有将点云平面化处理的需要，例如需要在点地图中加载点云二维瓦片数据，又或者是我们需要在点云的二维视图中进行标记一类的操作，而点云太大也会影响加载的效率，所以制作成二维瓦片后也可以用很快的速度对点云进行一个概览。 点云切片的步骤点云数据切片为二维地图瓦片点云数据的读取瓦片行列号的计算使用gdal新建tif文件点云重采样（栅格化）切片成果
1数据集简介ShpaeNet是点云中一个比较常见的数据集，它能够完成部件分割任务，即部件知道这个点云数据大的分割，还要将它的小部件进行分割。它总共包括十六个大的类别，每个大的类别有可以分成若干个小类别（例如，飞机可以分成机翼，身体等小类别），总共有五十个小类别。下面可视化一下，经过采样和上色后它长什么样子：可以发现，它不仅将桌子和椅子进行了分割，还对它的桌子腿等小部件也分割为不同的颜色。2.数据集
1.数据集介绍1.1 数据集概述Cora数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。在数据集中，论文分为以下七类之一:基于案例遗传算法神经网络概率方法强化学习规则学习理论论文的选择方式是，在最终语料库中，每篇论文引用或被至少一篇其他论文引用。整个语料库中有2708篇论文。在词干堵塞和去除词尾后，只剩下1433个独特的单词。文档频率小于10的所有单词都被删除。1.2 数据集组成c
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2024-05-16 07:09:18
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大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(v
1.KITTI数据集概述KITTI数据集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，是目前国际上非常流行的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking) 等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KIT
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2024-08-28 20:35:55
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目录简介基于风格的生成器生成器的性质总结：Reference在未来的一段时间，我会开一个小专题，来介绍下GAN网络的一些经典论文。希望对那些想要入坑的同学提供一点点帮助。考虑到StyleGAN系列论文在相关领域的影响力，我们首先来介绍下StyleGAN的开山之作：A Style-Based Generator Architecture [1]。简介GAN网络自2014年由Goodfellow提出后
