在相关数据集上进行的大量实验表明，该方法具有出色的性能。...数据集：研究人员根据卫星图像(Bing地图)创建了OGST(油气储罐)数据集，该数据集的GSD为30 cm和1.2 m。...数据集包含来自加拿大阿尔伯塔省的带标签的油气储罐，研究人员在SR图像上检测到了这些储罐。储罐的检测和计数对于阿尔伯塔省能源监管机构至关重要，以确保安全，高效，有序和环保负责任地开发能源。...除了OGST数据集外，研究人员还将方法应用于COWC数据集(Cars Overhead with Context)，以比较不同用例的检测性能。对于两个数据集，该方法均优于独立的最新研究结果。...同时还需要探索不同的数据集和技术，以创造更真实的LR图像。总之，本文提出的方法结合了不同的策略，为LR图像上的小目标检测任务提供了更好的解决方案。
一、为什么数据集对AIGC如此重要？ 1. 数据决定模型的知识边界 AIGC模型依赖于大量数据进行训练，以学习输入与输出之间的复杂映射关系。如果数据覆盖面不足，模型将难以生成多样化、创新性的内容。...数据集多样性提升模型鲁棒性 单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活，适应不同场景需求。 二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....数据集的重要性：如何构建AIGC训练集 在人工智能生成内容（AIGC）的领域，数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成，还是多模态生成，数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...本文将以8000字篇幅，从理论到实践，深入探讨如何构建高质量的AIGC训练集，并通过代码示例贯穿整个流程。...数据增强：提升数据集的多样性和覆盖面。 数据分析与验证：评估数据的质量和分布情况，确保无偏差。 二、数据采集：如何获取原始数据？
如何微调：关注有效的数据集本文关于适应开源大型语言模型（LLMs）系列博客的第三篇文章。在这篇文章中，我们将探讨一些用于策划高质量训练数据集的经验法则。...无论在哪种情况下，关键在于创建高质量的数据集，同时牢记以下主要原则。3 数据集策划在文献中的微调实验中，数据集对于充分利用微调至关重要。...如果你希望回答中有特定的语气，“帮助台聊天机器人是...”，那么在每个例子中都加入这些内容。4 基于LLM的数据管道为了策划高质量多样化的数据集，数据管道经常使用LLM来减少标注成本。...合成数据最佳实践正在形成中人机协作： 使用LLM生成一组初始输出，并用人来通过编辑或选择偏好来提高质量5 调试你的数据集评估你的数据集中的不良输出： 如果模型在某些方面仍然表现不佳，添加直接展示给模型如何正确处理这些方面的训练例子...查看训练例子中的一致性。如果多人创建了训练数据，那么模型的表现很可能受到人们之间一致性的限制。例如，在文本抽取任务中，如果人们只在70%的抽取片段上达成一致，模型很可能也无法做得更好。
在这篇文章中，我们将介绍这几天开源的三种数据集，它们与已有的通用数据集都不太一样，且更关注精细化的任务。例如在谷歌开源的 QA 数据集中，它里面都是真实的搜索问题，答案也都是从维基百科查找的。...然而目前并没有比较大的自然问答数据集，因为高质量的自然问答数据集需要大量实际问题以及寻找正确答案的人力成本。...所以谷歌在发布这个数据集的同时，还提出了一项挑战赛，它希望挑战赛能激励研究者基于这个数据集做出更好的问答系统——更能理解自然语言的问答系统。 NQ 数据集的论文中展示了标注的过程与结果。...其中长回答（I）可以为维基百科页面上的 HTML 边界框，一般可以是一段话或一张表，它包含回答这些问题的答案。当然，如果没有合适的答案或者答案太分散，标注者也可以返回 I=NULL。...标注者会标注一个长回答（通常是段落）和一个短回答，其中如果页面有明确答案，短回答是单个或多个实体，如果没有答案，短回答和长回答标注为 NULL。
数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类（IPC）少量图像，以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效，但随着IPC增加，许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。...具体来说，DATM通过分析最先进的MTT方法的训练轨迹来调查这一现象，指出了在合成数据集过程中方法所关注的训练轨迹阶段如何显著影响蒸馏数据集的有效性。...图1a（左）展示了随着CIFAR-10数据集的每类图像数量（IPC）增加，覆盖率如何变化。此外，在图1a（右）中，针对两组样本进行了分析。...因此，挑战在于如何选择真实数据集 $\mathcal{D}\textrm{real}$ 的一个子集，其复杂度水平适当，同时考虑 $\mathcal{D}_\textrm{syn}$ 的规模。 ...Experimental Results如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注 微信公众号【晓飞的算法工程笔记】
在大型数据集上执行运行时聚合（例如应用程序在特定时间范围内记录的唯一主机名），需要非常巨大的计算能力，并且可能非常慢。...如果该记录尚未加载到缓存中，就将它写入Elasticsearch，并将其哈希键添加到缓存中。如果记录已存在于缓存中，则不执行任何操作。...对于当前负载，读取超过了50亿，以及数千万的写入，大部分写入发生在前几分钟。因此，在刚开始时可能存在消费者滞后的情况。...如果你要频繁更新同一个文档，那么Elasticsearch不是最好的选择，因为文档的片段合并操作非常昂贵。在出现高峰流量时，后台的文档片段合并会极大地影响索引和搜索性能。...我们使用以下的命名法为Elasticsearch集群创建索引： 例如，以下是后端Elasticsearch服务器的索引 我们按照月份来维护索引，并保留三个月的索引。如果要清除索引，就直接删除它们。
阅读大概需要21分钟 来自：夕小瑶的卖萌屋 今天发烧睡了一天T^T，刷了刷知乎，刷到了这个问题 知乎：如何打造高质量的机器学习数据集？...很多刚入行的同学觉得发布一个数据集是最容易灌水的了，燃鹅如果你真的做过就会发现，随意产生一个数据集很容易，但是若以解决实际问题或让大家能在上面磕盐玩耍为目的，来产生一个能用的、质量高的、难度适中的数据集一点都不容易...验证可用性，尽早构造数据集迭代闭环 无论是人工标注的还是远程监督标注的，数据集看起来做好了不代表就是可用的，如果标注的噪声太大或者标签边界太过模糊（大量标注错误，或标注规则写的太松、太模糊，导致人都分不清某几个类别之间的区别...），很可能再复杂的模型都在这份数据集上无法收敛；反之，如果数据集中有“标签泄漏”（比如你用emoji远程监督构造了情感分类数据集，最后却忘了滤掉emoji）或标签与内容有非常直接的映射关系（类别太过具体或标注规则写的太死...NLP任务的时候，一定一定要记得先精读一下最新最权威的数据集的paper，这类数据集的构建经验可能整个微信和知乎也找不到几篇的噢╮(╯▽╰)╭ 参考文献 [1] Bowman S R, Angeli G
为了帮助别人使用这个数据集（并从我的错误中学习），我将所有相关的事情和最新的精度结果写进了一篇论文（https://arxiv.org/abs/1804.03209）。...这通常比只在较小的数据集上进行训练的效果要好得多，而且速度快得多，并且你可以快速地了解如何调整数据收集策略。...在训练过程中观察数字的变化是很有用的，因为它可以告诉你模型正在努力学习的类别，并且可以让你在清理和扩展数据集时集中精力。 相似的方法 我最喜欢的一种理解我的模型如何解释训练数据的方法就是可视化。...如果可以的话，找到一种创造性的方法，利用即使微弱的信号也可以得到更大的数据集。Facebook使用Instagram标签就是一个很好的例子。...如果是一个非盈利的组织，则可以让你的支持者通过某种公共工具自愿贡献数据，这是一种在不花费钱的同时提高数据集规模的好方式。 当然任何组织都希望有一个产品，当它在正常使用时可以生成标注数据。
一、什么是自服务数据集？ 自服务数据集可以通过简单的拖拽和可视化的操作，构建复杂的数据集，同时提供各种数据转换功能，轻松实现强大的数据处理。...三、如何使用自服务数据集？ 用户可通过添加数据节点的方式，将来自不同类型的数据集数据作为输入节点，例如 Excel 数据集，内嵌数据集，SQL 数据集 ,Mongo 等各种任意数据集。...在输入节点之后接入各种联接和转换节点，各个节点之间可以任意组合和编辑，最后连线数据集结果节点，就可以完成数据的准备工作。 通过自服务联接数据为例，介绍如何进行联接数据，形成新的数据集。...3.以联接功能为例，将需要连接的数据集拖拽到编辑区，拖拽“联接”操作到编辑区，系统将自动对数据集和联接节点进行连线。如果系统没有自动连线，也可以对数据集和操作进行手动连线。...如果需要使用左联接等其他的联接方式，只需在联接对话框中，设置所需的联接方式和联接列。 5.数据集结果展示 数据集结果节点 ，数据集结果节点是所有节点数据处理的终结点，数据集结果节点只能有一个输入。
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...如果我们在不解决此问题的情况下训练二进制分类模型，则该模型将完全有偏差。它还会影响要素之间的相关性，稍后我将向您展示如何以及为什么。 现在，让我们介绍一些解决类不平衡问题的技术。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。
大家好，今天我们来聊一聊在 R 语言中如何提取内置数据集，以及如何使用著名 R 包中的数据集。相信很多同学在学习 R 语言时，都会遇到需要用数据集来做练习或者分析的情况。...如何找到更多的数据集？——Rdatasets 如果你觉得 R 自带的数据集或者某个 R 包里的数据集不够用，别担心，还有一个专门存储 R 数据集的仓库，叫做 Rdatasets。...无论是用于教学还是实际科研，Rdatasets 都是一个非常好的资源库。 如何使用 Rdatasets？ Rdatasets 的使用非常简单，所有数据集都可以直接通过网络下载。...举个例子，如果我们想使用 MASS 包里的 Cars93 数据集，我们可以通过以下方式直接下载 CSV 文件： # 下载并读取数据集 url 的各种数据集，提升数据分析的效率和效果。如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论！
a.公开的样本很多；我们在图1中列出了一些大样本数据集(即参与者超过700人的样本)。 b.样本由多种数据形式组成，包括成像、基因和表型数据。...样本量和开放数据集的数量是截至2021年9月的最新数据。我们鼓励用户在使用前访问与每个数据集相关的网站，因为样本大小、访问条件等可能会发生变化。经(Horien等人，2021年)许可改编的图。...a.检查数据集的版本: 从浏览器访问数据集链接(https://openneuro.org/datasets/ ds003673/)将把您带至该数据集的最新可用版本(图2)。...e.一些遗留的开源数据集(即早期的HCP版本)可能没有按照BIDS进行组织。 i.调查人员可以重组他们的数据集，以匹配BIDS标准或保留原始数据结构。 ii.主要目标是让所有参与者都有一致的组织。...d.如果可行，还可以调查参与者在一天中的什么时间被扫描，一年中的什么时候，吸烟状况等。在较大的样本中，这些因素可能会放大数据集中无趣的方差来源，并造成混淆。
关键词包括COCO数据集、图像识别、机器学习应用、Python数据处理、深度学习教程。 引言 大家好，我是猫头虎，今天带大家深入探讨广泛使用的COCO数据集。...无论你是机器学习的初学者还是经验丰富的研究者，这篇文章都将帮助你理解并实际操作这一关键的数据集。...正文 COCO数据集概览 COCO（Common Objects in Context）数据集是计算机视觉研究领域广泛使用的一个大型图像数据集，特别适用于对象检测、分割和图像识别任务。...A1: COCO提供了多种类型的注释，包括对象检测、语义分割和人体关键点检测。 Q2: 如何提高在COCO数据集上的模型性能？...A2: 增强数据预处理步骤，使用高级的神经网络架构，以及进行细致的超参数调整。 小结 我们详细介绍了如何下载和使用COCO数据集，包括基础的数据处理和图像标注方法。
寻找数据集：根据您的需求，选择您想要检查最新日期的数据集。您可以通过GEE的数据目录、GEE的开放数据仓库或者其他数据提供者的数据目录来查找适合您需求的数据集。...导入数据集：使用GEE的代码编辑器，您可以导入您选择的数据集。在导入数据集之前，请确保您已经了解数据集提供者的数据格式和许可要求。...使用GEE函数获取最新日期：GEE提供了一些函数和方法来获取数据集的最新日期。其中一种方法是使用ee.ImageCollection，该方法可以根据时间范围和过滤条件获取图像集合。...另一种方法是使用ee.Image，它可以获取单个影像的日期。 在代码编辑器中编写代码：使用GEE的代码编辑器，您可以编写代码来获取数据集的最新日期。...运行代码和结果：在GEE的代码编辑器中，您可以运行代码并查看结果。请确保您已经正确导入了数据集，并且代码没有任何错误。最新日期将输出在控制台中。 通过上述步骤，在GEE中检查数据集的最新日期。
最新 CIFAR-10数据集的下载、使用方法demo详细教程 摘要 在本篇博客中，我们将详细探讨CIFAR-10数据集的下载和使用方法，涵盖了Python编程语言的应用，TensorFlow和PyTorch...引言 亲爱的读者们，作为猫头虎博主，今天我将带领大家深入了解CIFAR-10数据集，这是机器学习领域中经常使用的一个基础图像识别数据集。...A1: 主要用于图像识别和计算机视觉的教学和研究。 Q2: 如何提高模型在CIFAR-10上的表现？ A2: 可以通过调整模型架构、增加数据增强或使用更复杂的神经网络模型来实现。...小结 在本篇教程中，我们详细介绍了CIFAR-10数据集的下载及使用方法，并展示了如何在TensorFlow和PyTorch中应用这一数据集。...，CIFAR-10数据集仍将是图像处理和分类研究的重要资源。
现在，评估模型最简单、最快的方法当然就是直接把你的数据集拆成训练集和测试集两个部分，使用训练集数据训练模型，在测试集上对数据进行准确率的计算。当然在进行测试集验证集的划分前，要记得打乱数据的顺序。...想象一下，如果一个基于胸部x光线的肿瘤分类模型是用这样的方法让准确率上了98%，并且还将这项技术推向了市场。你将无法想象这将会让多少人从其中丧命。...不要着急，或许你可以稍微不那么严肃的去喝杯热水，在下面的文章中，我会向你介绍整个机器学习过程中如何对你的模型建立评价指标，你只需要有python基础就可以了。...例如，如果变量 y 是具有值 0 和 1 的二进制分类变量，并且有 10% 的0和90%的1，则 stratify=y 将确保随机拆分时，保证子数据集中具有 10% 的 0 和 90% 的 1。...Holdout Method 在这篇文章中，我们将讨论最流行的K折交叉验证，其他虽然也非常有效，但不太常用。 我们简单了解一下为什么需要交叉验证 — 我们一直将数据集拆分为训练集和测试集（或保留集）。
本文内容：如何训练包裹分割数据集，包装分割数据集（Package Segmentation Dataset）推动的包装分割对于优化物流、加强最后一英里配送、改进制造质量控制以及促进智能城市解决方案至关重要...Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试： 2.数据集介绍 包裹分割数据集是一个精选的图片集合，专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。...数据集结构包装分割数据集的数据分布结构如下：训练集：包含 1920 幅图像及其相应的注释。测试集：由 89 幅图像组成，每幅图像都与各自的注释配对。...该数据集包含在不同地点、环境和密度下拍摄的各种图像。该数据集是开发该任务专用模型的综合资源。这个例子强调了数据集的多样性和复杂性，突出了高质量传感器数据对于涉及无人机的计算机视觉任务的重要性。...0.839 0.9 0.902 0.926 0.809Mask mAP50 为0.926MaskPR_curve.png预测结果如下：5.系列篇 1）如何训练自己的数据集
GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。 但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。 需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。
21类（含第21类—Lake）,USGS数据则是1992~1993年的，总共分为24类，具体类型可以参考userguide，这些数据时间都比较久远了，如果进行最新模拟的话相差20年了，所以进行了替换。...，详细的请参考：土地覆盖/土地利用简介及数据集。...数据主要是考虑用来替换WRF里面的，避免由于引入新数据导致的模型运行出现问题，考虑了以下几种： 清华大学宫鹏组的土地覆盖数据（FROM-GLC)：其优点包括下载简单，最新年份可到2015年和2017年的...modis_landuse_20class_30s_with_lakes数据集的index进行修改。...；同时水体、湖、冰、城市这4类分别按照IGBP中的分类值进行设置；并且增加了mminlu="MODIFIED_IGBP_MODIS_NOAH"，指定如何在LANDUSE.TBL和VEGPARM.TBL查找相关土地利用类型的参数
与其他你需要担心的事情相比，做这个决定似乎不算困难，但如果你想看到不同模型在数据上的表现差异多大，这一步是至关重要的。...用于储存注释、格式固定的COCO成为了业界标准，如果你能将数据集转换成COCO类型，那么最先进的模型都可为你所用。...接下来就该pycococreator接手了，它负责处理所有的注释格式化细节，并帮你将数据转换为COCO格式。让我们以用于检测正方形、三角形和圆形的数据集为例，来看看如何使用它。 ?...如果你想自行尝试形状数据集，可访问下方shape_strain_dataset的链接下载。...COCO格式，并用计算机视觉领域的最新进展进行试验。
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