GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练自定义数据 本指南说明了如何使用YOLOv5 训练自己的自定义数据集. 开始之前 copy此仓库,下载教程数据集,并安装requirements.txt依赖项,包括Python> = 3.7和PyTorch>

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) 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,是目前国际上最大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),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

我一直强调做深度学习,最好是结合实际的数据上手,参照理论,对知识的掌握才会更加全面.先了解原理,然后找一匹数据来验证,这样会不断加深对理论的理解. 欢迎留言与交流! 数据来源: cifar10  (其他相关的图片的开源数据集下载见 : https://yq.aliyun.com/articles/576274)  文末有全部代码 PS:神经网络系列多用于图像,文字的生成,解析,识别.因此需要掌握充足的开源数据集来验证所学的算法理论. 首先下载好数据后解压.数据的样子如下: data_batch1

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割 代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o

​  前言  在<论文创新的常见思路总结>(点击标题阅读)一文中,提到过一些新的数据集或者新方向比较容易出论文.因此纠结于选择课题方向的读者可以考虑以下几个新方向.文末附相关论文获取方式. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 一些新发布的数据集可以提供一个窗口,通过这些数据集可以了解试图解决的问题的复杂程度.公共领域中新发布的数据集可以很好地代表理解计算机视觉的发展以及有待解决的问题的新途径. 本文简要总

摘要:基于HiLens Kit已经基本开发完成,可部署到HiLens Kit,模型的选择为基于DarkNet53的YOLOv3模型,权重为基于COCO2014训练的数据集,而车道线的检测是基于OpenCV的传统方法实现的,可通过ModelArts AI Gallery与HiLens Kit全流程端云协同开发部署. 点击传送门,先来看看最终视频效果吧→→(PS:请忽略背景音乐)! 主体流程介绍: (可选,忽略亦可,取决于摄像头质量,对于相机畸变较大的需要先计算相机的畸变矩阵和失真系数,对图片进行校

一.基本情况 队名:发际线和我作队 组长博客:链接 小组人数:10 二.冲刺概况汇报 黄新成(组长) 过去两天完成了哪些任务 文字描述 使用labelimg工具对采集的数据进行标注,安装alphapose环境 展示GitHub当日代码/文档签入记录 并无GitHub代码/文档签入 接下来的计划 标注剩下的数据. 还剩下哪些任务 标注数据集. 使用关键点检测技术实现脱把骑行检测. 燃尽图(团队成员总完成进度) 遇到了哪些困难 一张图片中需要标注的东西太多,标注速度很慢. alphapose安装过程

一.基本情况 队名:发际线和我作队 组长博客:链接 小组人数:10 二.冲刺概况汇报 黄新成(组长) 过去两天完成了哪些任务 文字描述 在校内外进行了数据采集,采集了多场景的数据,并进行了帧分割. 展示GitHub当日代码/文档签入记录 并无GitHub代码/文档签入 接下来的计划 将帧分割后的图片数据用labelimg工具进行标注. 还剩下哪些任务 标注数据集. 配置alphapose环境,使用关键点检测技术实现脱把骑行检测. 燃尽图(团队成员总完成进度) 遇到了哪些困难 很难采集到清晰的数据

一.基本情况 队名:发际线和我作队 组长博客:链接 小组人数:10 二.冲刺概况汇报 黄新成(组长) 过去两天完成了哪些任务 文字描述 组织会议,讨论了alpha冲刺的分工,确定了收集数据的渠道,为拍摄数据选址. 展示GitHub当日代码/文档签入记录 并无GitHub代码/文档签入 接下来的计划 拍摄数据,标注数据集. 还剩下哪些任务 标注数据集. 配置alphapose环境,使用关键点检测技术实现脱把骑行检测. 燃尽图(该燃尽图为团队成员总完成进度) 遇到了哪些困难 数据集难以采集,校内很少

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

毫无疑问,人工智能是目前整个互联网领域最火的行业,随着AlphaGo战胜世界围棋冠军,以及各种无人驾驶.智能家居项目的布道,人们已经意识到了AI就是下一个风口.当然,程序员是我见过对于新技术最敏感的一个人群,举一个例子:当TensorFlow刚刚面世的时候,几乎所有搞大数据的同学一见面就开始交流这方面的内容,仿佛所有人一夜之间成了“TFboys”(tensorflow_boys).我觉得之所以程序员对于新技术很敏感有两个原因,其一是技术这碗饭会逼着你不停地去学习,不然很快会被淘汰:其二是程序员大

一.背景 感谢大家关注玩转数据系列文章,我们希望通过在阿里云机器学习平台上提供demo数据并搭建相关的实验流程的方式来帮助大家学习如何通过算法来挖掘数据中的价值.本系列文章包含详细的实验流程以及相关的文档教程,欢迎大家进入阿里云数加机器学习平台体验.实验案例请在新建实验页签查看,如下图.  本章作为玩转数据系列的开篇,先提供一个简单的案例给大家热身.通过截取一份人口普查的数据,对学历和收入进行统计和分析.主要目的是帮助大家学习阿里云机器学习实验的搭建流程和组件的使用方式.任何关于阿里云机器学习方

一.背景 心脏病是人类健康的头号杀手.全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病. 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用.本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例. 二.数据集介绍 数据源: UCI开源数据集heart_disease 针对美国某区域的心脏病检查患者的体测数据,共303条数据.具体字段如下表: 字段名 含义 类型 描述 age 年龄

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发

深度学习在推荐系统的应用(二)中AFM的简单回顾 AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型架构 模型原理 \[ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}_{i=1}∑^{n}_{j=i+

论文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep is Knowledge Tracing? tensorflow代码实现:https://github.com/jiangxinyang227/dkt 1.概述 知识追踪是对学生的知识基于时间建模,以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握

在进行神经网络训练的时候,自己标注的数据集往往会有数据量不够大以及代表性不强等问题,因此我们会采用开源数据集作为训练,开源数据集往往具有特定的格式,如果我们想将开源数据集为我们所用的话,就需要对其格式进行解析,然后转成自己需要的格式,数据转换的过程其实并没有太多的技术性的东西,主要涉及的就是文件的读写操作以及一点点逻辑,之前都会首选Matlab做这样的工作,但是开始接触python之后,尝试着用python进行,发现也十分简洁,下面介绍的就是使用python解析VOC2007的xml文件,然后将

从AutoML.机器学习新算法.底层计算.对抗性攻击.模型应用与底层理解,到开源数据集.Tensorflow和TPU,Google Brain 负责人Jeff Dean发长文来总结他们2017年所做的工作.但写了一天,Jeff Dean也没覆盖到Google Brain在医疗健康.机器人.基础科学等领域的研究,他接下来打算把如何促进人类创造性.公平和包容性也写进去. 接下来的事情我们接下来再关心,眼下我们还是更关心Jeff Dean已经写好的机器学习技术总结,[AI科技大本营]翻译如下: 核心研