This is an incomplete list of datasets which were captured using a Kinect or similar devices. I initially began it to keep track of semantically labelled datasets, but I have now also included some camera tracking and object pose estimation datasets.

脚本:截取euroc数据集bag文件的其中一段 功能:截取euroc数据集bag中的一段供算法测试 python脚本 #!/usr/bin/env python # ------------------------------------------------------------------------------ # Function : restamp ros bagfile (using header timestamps) # Project : IJRR MAV Datasets

简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别.通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关.利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求.现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率,以及如何组合这些向量. 几种结构 全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加.[3] UNET:拼接特征向量:编码-解码结构:采用弹性形变的方式,进行数据增广:用边界加权的损失函数分离接触的细胞.[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复.[3] P

Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

from mxnet import gluon def transform(data, label): return data.astype('float32') / 255., label.astype('float32') mnist_train = gluon.data.vision.MNIST(train= True, transform= transform) mnist_test = gluon.data.vision.MNIST(train= False, transform= t

          大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out  of  bag  data及代码(2) 上一节中我们讲解了随机森林的基本概念,本节的话我们讲解随机森林的随机方式,以及一些代码. 目录 1-随机森林随机方式 2-out  of   baf data 3-代码 1-随机森林随机方式 我们先来回顾下随机森林中都有哪些随机?     第一:用Bagging生成用来训练小树的样本时,进行有放回的随机抽样.                 第二:抽样数据之

获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet,VGG,ResNet: torchvision.transforms:常用的图片变换,例如裁剪,旋转等: torchvision.u

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多 分类专栏: 深度学习 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

0. Data Lake Analytics(DLA)简介 关于Data Lake的概念,更多阅读可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 以及AWS和Azure关于Data Lake的解读:https://amazonaws-china.com/big-data/datalakes-and-analytics/what-is-a-data-lake/https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/data-

下载Fasion-MNIST数据集 Fashion-MNIST是一个替代原始的MNIST手写数字数据集的另一个图像数据集. 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供.其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片.Fashion-MNIST的大小.格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致.60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片.你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码. Fashion-MNIST 数

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import sys sys.path.append("..") #导入d2lzh_pytorch import d2lzh_pytorch as d2l #导入所需要的包和模块 mnist_train =torchvision.datasets.F

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: smartblue highlight: 在上一篇文章中已经讲解了Siamese Net的原

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 学习软件工程的理论和知识,掌握软件开发流程,增强实践能力 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming), 掌握Github协作开发程序的操作方法 结对方学号-姓名 201871010202-曹盼盼 结对方本次博客作业链接 结对方博客链接 本项目Github的仓库链接地址 Github仓库地址 1.实验目的与要求 (1)体验软件项目开发中的两

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业链接 我的课程学习目标 (1)掌握Github协作开发程序的操作方法:(2)理解并掌握代码风格规范.代码设计规范.代码复审.结对编程概念:(3)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,掌握了代码风格规范.结对编程等概念 结对方学号-姓名 201871030136-颜静 结对方本次博客作业链接 博客链接 本项目Github的仓库链接地址

项目 内容 班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 1.体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming)2.掌握Github协作开发程序的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.通过阅读<现代软件工程-构建之法>相关内容,对代码风格规范.代码设计规范.代码

Bag of Visual Word (BoW, BoF, 词袋) 简介 BoW 是传统的计算机视觉方法,用一些特征(一些向量)来表示一个图像.BoW的核心思想是利用一组较为通用的特征,将图像用这些特征来表示,不同图像对于同一个特征的响应也是不同的,最终一个图像可以转化成关于这一组特征的一个频率直方图(向量).这里有个挺清晰的介绍.BoW 常常用在 content-based image retrieval (CBIR) 任务上. 例如下面这张图(来源 Brown Computer Vision

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对