数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。...Pascal VOC:另一个流行的对象检测数据集Pascal VOC包含来自现实世界场景的图像，这些图像带有对象边界框和对象类标签。...Fashion-MNIST数据集包含Zalando的服装图像，其中包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。 CelebA:包含年龄、性别和面部表情等属性的名人面部数据集。...Kinetics:一个人类动作识别的数据集，Kinetics包含超过50,000个视频剪辑，其中包括人们进行各种动作，如散步，跑步和跳舞。...数据集在数据科学和人工智能领域中是不可或缺的工具，它们为模型的训练和评估、问题的解决以及科学研究提供了基础数据。选择适当的数据集并进行有效的数据处理和分析是确保数据驱动应用程序成功的重要一步。
在本节中，我们简要回顾了深度学习在跟踪中的应用，使用预训练的CNNs提取特征，并使用相关[18]或回归[29，9]进行跟踪。Wang和Yaung[30]使用自动编码器学习有助于跟踪的良好特征表示。...第二个预测当前帧上的边界框以及未来的n-1帧。运动预测是可能的，因为我们的方法利用多个帧作为输入，因此可以学习估计有用的特征，如速度和加速度。 ?...它比KITTI[6]等数据集大2个数量级。 数据集：我们的数据集由车顶上的LiDAR收集，车辆驾驶在几个北美城市周围。它包括从2762个不同场景收集的546,658帧。每个场景由连续序列组成。...我们的标签包含3D旋转边界框以及每辆车的轨道ID。 训练设置：在训练时，我们使用大小为144×80米的空间X-Y区域，每个网格单元为0.2×0.2米。...我们为所有模型保持相同的体素化，并且针对具有至少三个3D点的地面实况车辆边界框评估检测。少于三点的车辆被认为是不关心区域。如果对任何大于0.7的地面实况车辆边界框具有IoU，我们认为检测是正确的。
希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 决策边界可视化 Perceptron 在训练好高精度的模型，我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果，...如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼）相比 Petal （花瓣）更难分类 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import...sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Perceptron # 加载鸢尾花数据集...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data[:,2:], data.target, test_size=0.2) # 创建并训练感知器模型...它可以根据数据的值来为不同区域着色，并在图表上显示出这些颜色区域之间的边界。
经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验，例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。...3）可用地面实际数据的准确性：另一个算法需要面对的问题源于神经网络模型的验证和训练的地面实况数据集的准确性。这些数据集通常源于对遥感图像的手动分割。...另外，随着神经网络的发展，网络训练的过拟合问题 也逐渐被解决，如采用增加训练集、添加 dropout 丢弃层等操作。 近年来，深度学习不断发展，成为机器学习领域的重要分支之一。...，本文使用的的方法是对已有的遥感图像训练数据集进行数据增强，扩增训练样本，从而提升深度学习模型的泛化能力。...现场描绘任务的最佳训练数据将代表卫星图像采集时的确切地块情况。手动编辑以使数据与所选卫星场景完全匹配将非常耗时，但是可以创建一般参考数据集。
The A-Train Cloud Segmentation Dataset 简介 A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集，可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。...该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品（使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR)）的垂直云剖面组成。...数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型，从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息，适用于云检测研究。...资源获取 数据集由NASA开放，用户可以从其开放数据门户下载相关数据，进行云检测和深度学习算法的训练。...应用场景 除了云检测，该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用，推动相关研究的进展。
解决方案使用机器学习从视频帧计算手的21个3D关键点。深度以灰度显示。...解决方案使用不同的策略解决上述挑战 首先训练手掌探测器而不是手探测器，因为估计像手掌和拳头这样的刚性物体的边界框比用手指关节检测手要简单得多。...此外由于手掌是较小的物体，非最大抑制算法即使对于双手自遮挡情况（如握手）也能很好地工作。此外手掌可以使用方形边界框（ML术语中的锚）来模拟，忽略其他纵横比，因此将锚的数量减少3-5倍。...为了获得地面实况数据，手动注释了具有21个3D坐标的~30K真实世界图像，如下所示（从图像深度图中获取Z值，如果它存在于每个相应的坐标）。...上图：对齐的手工作物通过地面实况注释传递到跟踪网络。底部：使用地面实况注释渲染合成手部图像 然而，纯粹的合成数据很难概括为野外域。为了克服这个问题，使用混合训练模式。下图显示了高级模型训练图。 ?
这些配对数据集允许研究人员利用标准化的地面实况图像来训练和评估他们的模型。我们的工作旨在通过使用GANs创建一个没有任何曝光误差的真实图像和具有曝光误差的相同图像的配对数据集。...WoodScape自动驾驶鱼眼数据集 下载地址：http://suo.nz/2HMEtL WoodScape 包含四个环视摄像头和九项任务，包括分割、深度估计、3D 边界框检测和新型污染检测。...每个带注释的帧都包含多个具有唯一标识、边界框和类/标签信息的实例（即人）。数据集和注释可用于训练、验证和测试基于深度学习和计算机视觉的口罩检测算法。...十、垃圾检测分类 AquaTrash垃圾识别数据集 数据集下载链接：http://ew0m5.avtk.cn/6c 该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。...与现有数据集相比，所提出的数据集是在各种不同的场景和环境条件下收集的。此外，该数据集提供了相对丰富的注释集，如点、近似边界框、模糊级别等。
选择性搜索的结果是，每幅图像平均有 2403 个区域提案，所有地面实况边界框的召回率为 91.6%（阈值为 0.5 IoU）。...训练数据 在训练数据方面，我们形成了一组图像和方框，其中包括 val1 中的所有选择性搜索和地面实况方框，以及 train 中每个类别的最多 N 个地面实况方框（如果某个类别在 train 中的地面实况方框少于...没有使用额外的已验证负图像集。边界框回归器的训练是基于 Val 4.4....验证和评估 在将结果提交到评估服务器之前，我们使用上述训练数据验证了数据使用选择以及在 val2 集上进行微调和边界框回归的效果。...第一次提交的文件没有边界框回归，第二次提交的文件有边界框回归。在提交这些文件时，我们扩展了 SVM 和边界框回归训练集，分别使用了 val+train1k 和 val。
由人类标记边界组成的BSDS数据集，在边缘检测的关键转变上奠定了基础。与其他倚靠复杂手工特性不同，Doll´ar等人提出了一种数据驱动、监督型的方法用来学习检测边缘。...相关性强的是这些边缘检测器是数据导向训练的。在加入多重分类、特性学习、衰减、结果预测和深度学习后，这些问题都得到较好坚决。...结果的报告基于伯克利分割数据集和基准（BSDS），它由200个训练，100个验证，和200个测试图像组成。每一个图像都注释了地面实况边界。...如结果所示，使用视频监督达到了竞争的结果（3%到5%之间）。有趣的是，从视频学习略胜了使用地面实况运动边界训练。我们认为这是最小规模的VSB。 ? 表2BSDS测试集的边界检测结果。...我们使用了Sintel的“最终”版本，并且用公共的地面实况在训练集中测试。由于目标是测试产生边界的质量，我们只集中于EpicFlow的版本，和SInte如CVPR2015l，最高性能的方法。 ?
1、介绍 近年来，深度学习模型在物体检测任务上取得了不俗的表现，尽管强大的性能在很大程度上依赖于用丰富的带有人类标注的图像来训练网络。...2、相关工作 无锚目标检测器： 深度学习模型的发展使目标检测任务有了很大的改进。现有的物体检测器包括基于锚的检测器和无锚检测器。...在相互学习阶段，预训练的目标检测器被复制到一个学生和另一个学生之间。预训练的物体检测器被复制到一个学生和一个教师模型。然后，在每个训练迭代中教师模型将弱增强的未标记图像作为输入，并预测边界框。...对于COCO-标准，我们随机抽取0.5、1、2、5和10%的标记训练数据作为我们的标记集，其余数据作为未标记集。...限制和将来的工作 尽管我们已经展示了在无锚和基于锚的检测器上的改进和泛化，但在大规模的无标签数据集（如OpenImage）上应用SSOD方法仍然是一个挑战。
由于图像的域更改为扭曲窗口的图像，因此分类器模型在扭曲图像和新标签上进一步训练。在训练分类器时，与地面实况 (GT) 框具有 >0.5 IoU 的区域被认为是该类别，并被训练为输出 GT 框的类别。...卷积特征检测器在图像分类任务上进行了预训练，而不是在对象检测上进行进一步训练。分类器 FC 层是根据地面实况窗口单独训练的。尺度不变性是通过两种方法对图像进行预处理来实现的，如本文所述。...这在使用深度神经网络时可能是一个大问题，因为接受大小会很大，因此可能会限制 SPP-Net 管道使用更深的特征提取器。其他一些损失可用于在对象检测数据集上一起微调特征提取器。...因此，k 个边界框回归器，每个负责改进相应锚点类型的回归器都被训练，受益于锚点设计。 在训练 RPN 模型时，基于与地面实况边界框的 IoU，为每个锚点分配一个二进制标签。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。
作者开发的模型使用图形卷积来处理输入图，通过预测对象的边界框和分割掩模来计算场景布局，并且将布局转换为具有级联精化网络的图像。论文作者使用对抗训练网络对抗一组鉴别器，以确保实际输出图像足够逼真。...最后，必须确保生成的图像真实并且包含可识别的对象; 因此针对一组用于图像补丁和生成对象的鉴别器网络进行对抗训练。模型的所有组件都以端到端的方式共同学习。...这些向量被用来预测对象的边界框和分割掩模，它们被组合形成场景布局（图 4）。使用级联细化网络（CRN）将布局转换为图像 [6]。该模型是针对一对鉴别器网络进行敌对训练的。...作者还使用地面实况而非预测的场景布局显示了模型的一些结果。一些场景图具有重复的关系，如双箭头所示。为了清楚起见，忽略了某些东西类别的遮罩，如天空，街道和水。 ?...在每个数据集上，作者将测试集样本随机分成 5 组，并报告分组的平均值和标准差。在 COCO 上，通过构建不同的合成场景图，为每个测试集图像生成五个样本。
最近，深度学习提供了直接从RGB或RGB-D图像检测抓取的可能性及其强大的特征提取能力。...为了获得用于抓取检测的RoI的训练真值标定，我们首先通过重叠区域将每个RoI与一个真值对象的边界框匹配如下： •使用大于0.5的Intersection over Union（IoU）作为匹配候选，保留真值对象边界框...•选择具有最大IoU的匹配结果 如果RoI与任何基本事实不匹配，则不会用于抓握检测训练。然后将属于匹配的地面实况对象的地面实况抓取矩形设置为匹配的RoI的训练基础事实。...数据集分为训练集和验证集。在训练集和验证集中，有4233和450个图像。 ? D.损失函数 我们的损失函数包括两部分：物体（目标）检测损失LT和抓取检测损失LG。...•对象被正确分类，对象的边界框的IoU大于0.5，具有真值。
基于 CNN 的2D 多人姿态估计方法，通常有2个思路（从下往上和从上往下）： 从上往下的框架，就是先进行行人检测，得到边界框，然后在每一个边界框中检测人体关键点，连接成每个人的姿态。...嵌入式向量使相同目标的两个顶点（左上角和右下角）距离最短，偏移用于调整生成更加紧密的边界定位框。...在训练过程，模型减少负样本，在每个地面实况顶点设定半径 r 区域内都是正样本，这是因为落在半径r区域内的顶点依然可以生成有效的边界定位框，论文中设置 IoU = 0.7。...训练损失函数包含了4个损失函数，α, β 和 γ 用于调整相应损失函数的权重： 由于下采样，模型生成的热点图相比输入图像分辨率低。论文提出偏移的损失函数，用于微调角和地面实况偏移。...corner pooling 计算方式 之所以 corner pooling 有效，原因有以下2点： 目标定位框的中心难以确定，和边界框的4条边相关，但是每个顶点只与边界框的两条边相关，所以角更容易提取
如今，新的一群谷歌实习生借助深度学习和TPU的强大运算能力完善了大神当年的算法。 新的机器学习框架下，谷歌地图可以准确识别超过800亿战的街景视图图片中的文字， 为十多亿谷歌地图用户创造更好的体验。...来自FSNS数据集的街道名称示例，由我们的系统正确标记。 同一个标识最多提供四个视图。 自然环境中的文本识别是一个具有挑战性的计算机视觉和机器学习问题。...实习生牵起街景数字数据集阅读方法项目 2014年，谷歌的地面实况小组发布了最新的街景数字（SVHN）数据集阅读方法，该方法由当时的暑期实习生（现为Google员工）Ian Goodfellow实施。...为了解决这个问题，我们创建并发布了法国街名标志数据集（FSNS），这是一个超过100万个街道名称的大型训练数据集。...通过这个训练集，谷歌实习生Zbigniew Wojna 2016年花了一个暑假，开发了一个深度学习模型架构，自动标注了新的街景图片。
01 概述 今天分享中我们调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。...检测器应该能够识别目标类的所有实例并在其周围绘制边界框。它通常被视为一个有监督的学习问题。现代目标检测模型可以访问大量标记图像进行训练，并在各种规范基准上进行评估。...03 数据集和评估指标 目标检测器使用多个标准来衡量检测器的性能，即每秒帧数 (FPS)、精度和召回率。然而，平均精度（mAP）是最常见的评估指标。...精度来自于联合交集（IoU），它是GT实况与预测边界框之间的重叠面积与联合面积的比值。设置阈值以确定检测是否正确。...利用高效组件和压缩技术，如修剪、量化、hashing等，提高了深度学习模型的效率。使用经过训练的大型网络来训练较小的模型，称为蒸馏，也显示出有趣的结果。
从最初的研究中，团队意识到经过足够的标记数据训练后，机器学习不仅能保护用户的隐私，而且还可以自动升级谷歌地图相关的最新信息。...2014年谷歌地面实况团队在街景门牌号数据集（SVHN）上公布了读取街道号码的方法，随后暑期实习生Ian Goodfellow（现为谷歌员工）进行了运用。...为了解决这个问题，谷歌创建和发布了法国街道名称标志（French Street Name Signs，FSNS），有超过100万的街道名称训练数据集，旨在提高人们对OCR模型在实际使用情况下的认识。...谷歌实习生Zbigniew Wojnazai在2016年夏天用这个数据集开发了一个深度学习模型，它能够自动标注新的街景视图。这个新模型的一个优点是，它可以根据日常的命名习惯进行文本规范。 ?...使用不同的训练数据，我们用来读取街道名称的模型结构也可以用来准确地提取商业名称。
摘要 深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。...为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。...图4显示了边界框注释从白天图像转移到各自的夜间图像，即GN模型生成的图像。生成的伪图像和相应注释的集合包括伪夜数据集。...为了避免这些情况，在调整大小的图像中，具有边界框的一侧小于20像素的汽车被从注释中删除。考虑到其中一侧小于30像素的边界框，去除了被遮挡或截断的汽车（这些注释也可在数据集中获得）。 ...图8显示了在伪夜车数据集上训练产生的对真实夜间图像的一些检测。可以看出，大多数检测都如预期的那样，即接近地面实况。也可以看到一些错误的检测（假阳性），然而，其中一些只是由于缺少基本事实注释。
为了在在线跟踪期间使用有限的培训数据使其可行，我们离线预先培训CNN，然后将学习的通用功能转移到在线跟踪任务。 文献中报道的第一个深度学习跟踪器（DLT）基于SDAE网络。...要训练如此大的CNN，必须使用大型数据集来防止过度拟合。由于我们对对象级功能感兴趣，因此我们使用ImageNet 2014检测数据集，其中包含训练集中的478,807个边界框。...对于训练目标，边界框内的像素设置为1，而外部为0。对于负样本整个概率图目标是0。该设置相当于惩罚预测和地面实况之间的不匹配像素的数量，从而引起更好地适应问题的结构化损失函数。...请注意，由于我们的训练数据的标签只是边界框，因此50×50概率图的输出也是正方形。虽然有方法[6]利用边界框信息来提供弱监督并获得像素分割，但我们认为模型中的概率图输出足以用于跟踪。...此外，CNN不是像以前的工作那样学习重建输入图像，而是首先对大规模的ImageNet检测数据集进行预训练，以学习定位对象，从而缓解由于缺乏标记训练而导致的问题。数据。
此外，该数据集还包含了边界框和环境因素的标签，如火、水、烟等。...://hyper.ai/datasets/13272 数据集中的图像示意图 数据集包括 Train 训练集、Test 测试集、Holdout保留集和 Tier3 数据集： 其中 Train 训练集为像素分割任务提供了图像对...（灾前和灾后）和有关建筑物和损坏程度的地面实况信息。...Test 测试集仅提供图像，用于挑战赛排名； Holdout 保留集则在挑战赛期间保密，目的是测试已验证挑战赛队伍提交结果的泛化性能； Tier3 数据集在挑战中途可用，并作为额外/补充训练集提供，涵盖额外的灾害跨度和地理区域...Julia Computing 获 2400 万美元融资，前 Snowflake CEO 加入董事会 芯片开发语言：Verilog 在左，Chisel 在右 深度学习实现场景字符识别模型｜代码干货
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