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YOLOv9如何训练自己的数据集（NEU-DET为案列）

因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。...该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。...我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。...help='input xml label path') #数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default...images/%s.jpg\n' % (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close() 2.YOLOv9训练自己的数据集

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    Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

    本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...|Rao|30|BE 数据集包含三个列" Name "， " AGE "， " DEP "，用分隔符" | "分隔。...如果我们关注数据集，它也包含' | '列名。 让我们看看如何进行下一步: 步骤1。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。

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    YOLOv12源码分析+如何训练自己的数据集（NEU-DET缺陷检测为案列）

    本文内容：YOLOv12创新点A2C2f和Area Attention结构分析，以及如何训练自己的私有数据集1.YOLOv12介绍论文：[2502.12524] YOLOv12: Attention-Centric...总之，YOLOv12的贡献可以概括为以下两点：1）它建立了一个以注意力为中心的、简单而高效的YOLO框架，通过方法创新和架构改进，打破了CNN模型在YOLO系列中的主导地位。...ABlock模块：A2C2f的核心，包含区域注意力（Area-Attention）和MLP（多层感知机）层，用于快速特征提取和注意力机制的增强。...self.gamma.view(1, -1, 1, 1) * self.cv2(torch.cat(y, 1)) return self.cv2(torch.cat(y, 1))2.NEU-DET数据集介绍...钢材表面缺陷共有六大类，一共1800张，类别分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'数据集下载地址

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    Python学习笔记（3）：数据集操作-列的统一操作

    对数据库查询，将得到一个数据集： rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标，只能用一次，如果需要反复查询，可以转换为列表再操作。 ? 但是，如果只能通过逐行循环来处理，就和以前的程序没啥区别了。...我设定了一个小目标：合计一下第8列（金额），看Python能否有所不同。 尝试1：用map取出第8列，再用reduce合并。 ?...其中需要注意，reduce中，前一次的结果将作为参数参与下一次的计算，但到底是第几个参数，写了一个代码试验了一下，应该是第一个： ?...python的分支判断取值，有两种方式： 　条件 and 真的取值 or 假的取值 　真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误，所以使用第二种。

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    【数据集】开源 | Toronto-3D：大规模的室外点云数据集，包含8个标签。

    公众号回复：09020705028 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2003.08284v3.pdf 代码： 公众号回复：09020705028 来源： 滑铁卢大学&&中国科学院 论文名称...Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways 原文作者：Weikai Tan 内容提要 大规模室外点云的语义分割对于各种城市场景中的应用理解至关重要...随着移动激光扫描(MLS)系统的快速发展，大量的点云可用于场景理解，但是公共可访问的大规模可以用于深度学习的标记数据集仍然有限。...本文介绍了加拿大多伦多MLS系统获取的用于语义分割的大型城市户外点云数据集Toronto- 3d。该数据集覆盖了大约1公里的点云，由大约7830万个点和8个标记的对象类组成。...进行了语义分割的基线实验，结果验证了该数据集具备有效的训练深度学习模型的能力。Toronto-3D的发布是为了鼓励新的研究，欢迎在社区进行反馈，用以改进和更新数据标签。 主要框架及实验结果 ? ?

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    Python学习笔记（3）：数据集操作-列的统一操作

    对数据库查询，将得到一个数据集： rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标，只能用一次，如果需要反复查询，可以转换为列表再操作。 ? 但是，如果只能通过逐行循环来处理，就和以前的程序没啥区别了。...我设定了一个小目标：合计一下第8列（金额），看Python能否有所不同。 尝试1：用map取出第8列，再用reduce合并。 ?...其中需要注意，reduce中，前一次的结果将作为参数参与下一次的计算，但到底是第几个参数，写了一个代码试验了一下，应该是第一个： ?...python的分支判断取值，有两种方式： 　条件 and 真的取值 or 假的取值 　真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误，所以使用第二种。

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    谷歌在云平台上提供包含5000万涂鸦的数据集

    Quick Draw已经收集了超过10亿个图表，涉及345个类别，谷歌去年开源其中5000万个包含元数据，包括提示和用户地理位置。...谷歌创意实验室的创意技术专家Nick Jonas表示，“当我们发布数据集时，它基本上是345个类别中每个类别的文件，使用起来有点麻烦。过去一年中进行的大量研究都是对整个数据集的大量分析。...Jonas解释说，Quick Draw API（使用Google Cloud Endpoints来托管Node.js API）提供对原始数据集中包含的相同5000万个文件的访问，但不需要全部下载。...它返回JSON对象或HTML画布为每个绘图进行渲染。“用户在开始使用数据之前不必下载各种数据，”Jonas说。 从数据中也获得了令人惊讶的见解。...Jonas表示，“我只是想鼓励人们以新的方式使用数据集并做出贡献，看看可能进行怎样的扩展。”

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。

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    YOLO11旋转目标识别（OBB）手把手教程: 如何训练自己的数据集（QR码为案列）

    ​本文内容：YOLO11 OBB实现自有数据集缺陷旋转目标检测,从1）数据标记；2）数据json格式转换成适合yolo的txt格式；3）如何训练模型； 1.YOLO11介绍Ultralytics YOLO11...是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。...YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。OBB官方在 (DOTAv1)数据集上做了更多测试： 2....labelmepip install labelme2.2使用labelme下直接在python环境下运行labelme2.3 labelme介绍1)Create Polygons生成polygon框；3.QR码 旋转数据集介绍训练集...、验证集、测试集分别为：1894，100，101张3.1 obb生成适合yolo格式的txtobb_json_to_txtYOLO11旋转目标识别（OBB）手把手教程: 数据集标注 | 数据格式转换

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    LLaMA都在用的开源数据集惨遭下架：包含近20万本书，对标OpenAI数据集

    这就是Books3，一个由将近20万本图书组成的数据集，大小将近37GB。 丹麦一家反盗版组织表示，在该数据集中发现了150本其成员的书籍，构成侵权，所以要求平台下架。...现在该平台上的Books3网页链接已经“404”。 数据集的最初开发者无奈表示，Books3的下架是开源圈的一场悲剧。 Books3是什么？...它总计包含197000本书，包含来自盗版网站Bibliotik的所有书籍，意在对标OpenAI的数据集，但主打开源。...要知道，图书数据一直是大模型预训练中核心的语料素材，它能为模型输出高质量长文本提供参考。 很多AI巨头使用的图书数据集都是不开源，甚至是非常神秘的。...“没有Books3就没法做自己的ChatGPT” 实际上，对于这次下架风波，数据集作者老哥有很多话想说。 他谈到，想要做出像ChatGPT一样的模型，唯一的方法就是创建像Books3这样的数据集。

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    Lyft为自动驾驶汽车开发人员开源L5数据集，为同类中最大的公开数据集

    为了促进自动驾驶汽车的发展，Lyft今天开源了自动驾驶汽车数据集，该公司称这是同类中最大的公开数据集。 Lyft表示，自动驾驶汽车将重新定义交通的未来。...数据集与挑战赛 除了超过55000个人工标记的3D注释帧外，该数据集还包含来自七个摄像头和多达三个激光雷达传感器的比特流，以及一个可驱动的表面地图和一个底层的高清空间语义图，包括4000多个车道段、197...除了发布数据集，Lyft宣布了一项工程挑战赛，面向有兴趣使用其包含的样本构建机器学习模型的开发人员。Lyft将提供25000美元的现金奖励，并在12月份将最佳参赛者带到NeurIPS会议。...开发和维护的Cityscapes数据集。...Aptiv为Lyft在拉斯维加斯的客户提供一小批自动驾驶汽车。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。

    3.5K30

    R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

    我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data.../", full.names = T, pattern = ".csv") 用到的函数是dir() path参数是数据文件存储的路径 full.names参数如果设置为...TRUE，则返回文件的完整路径，如果设置的为FALSE则只返回文件名。...之前和一位同学讨论的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。

    7.1K11

    Wikipedia pageview数据获取(bigquery)

    pageview数据介绍 维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。...该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图： bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放，因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例： WARNING：Bigquery并不是免费的，每次请求可能需要消耗十几个GB的额度，请注意！...该csv文件至少有两列，一列为日期，一列为小时级别的访问量。 数据使用top100en数据为基础，放在E盘的wikidata中。

    2.7K10

    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...2×2 的权重矩阵(元素： w2_00, w2_01, w2_10, w2_11) B2: 2×1 的偏置向量(元素：b2_0, b2_1) 训练数据存储在 BigQuery 表格当中，列 x1 和...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。

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    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...2×2 的权重矩阵(元素： w2_00, w2_01, w2_10, w2_11) B2: 2×1 的偏置向量(元素：b2_0, b2_1) 训练数据存储在 BigQuery 表格当中，列 x1 和...我们也去掉如 dw_00, correct_logprobs 等缓存的列，它们曾在子查询时被创建，用于保存训练数据(x1, x2 及 y 列) 和模型参数（权重和偏置项）。...BigQuery 的标准 SQL 扩展的缩放性比传统 SQL 语言要好。即使是标准 SQL 查询，对于有 100k 个实例的数据集，也很难执行超过 10 个迭代。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。

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