这个是我们用上面的算法调整之后生成的npy数据集合,需要的同学可以自行下载!
Detectron-maskrcnn训练自己的数据集数据集为Labelme标注json格式
使用深度学习(而不是Haar级联)进行更准确的面部检测。这个经过预训练的模型是OpenCV库的一部分(从3.3版开始) architecture.txt Caffe Face Detector (Op
编码格式为GBK。 是网上流传的测试集和训练集的合并版。 用户获取后要自行清洗语料。
深度学习1309个手写汉字mat文件,大小规格28*28;训练集23万测试集6万。
复旦大学中文文本分类训练集和测试集 文件太大压缩为了zip格式。 all文件夹为复旦大学中文文本分类语料集, test_corpus为该语料集中挑选部分划分出来的, train_corpus为该语料集
垃圾分类可回收、有害、厨余和不可回收等四大分类已经被划分到了各自的文件夹中,并且已经准备好了训练集和测试集的数据。训练集包含harmful_waste(有害垃圾)1,120张图片,kitchen_ga
用实际可扩展的能量模型生成训练数据集,GeneratingTrainingDatasetsUsingEnergyBasedModelsthatActuallyScale。
生成神经网络训练数据集的txt文件是重要的一步,首先需要将数据集的输入image路径和标签label拼接在一起。可以使用Python代码轻松实现这一任务,首先读取数据集,然后使用os库获取路径,最后使
该数据集包括经过标记的猫狗分类图像数据,已划分为测试集和训练集,可用于机器学习和数据挖掘领域的图像分类任务。数据集中的图像已经经过专业标注,可以用于训练和评估分类算法的性能。测试集和训练集的划分保证了