引 CalebA人脸数据集(官网链接)是香港中文大学的开放数据,包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。...在动手下载之前,最好先读读README文件,里面有比较详细的描述,这里只简单介绍一下: Img文件夹下是所有图片,图片又分三类文件: 其中“img_celeba.7z”文件夹是纯“野生”文件,也就是从网络爬取的没有做裁剪的图片...,要解压的话需要整个文件夹一起解压;“img_align_celeba_png.7z”和“img_align_celeba.zip”是把“野生”文件裁剪出人脸部分之后的图片,其中“img_align_celeba_png....7z”是png格式的,比较大,也要整个文件夹一起解压,“img_align_celeba.zip”是jpg格式的,比较小,1G多,我采用的是这个文件,直接解压即可。...结 这样,就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据集的工作。
上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库,传入一张人脸好骗...,mtcnn库可以给我们返回四个坐标,用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 安装方式: pip install mtcnn 教程中的用法: 下面是一个完整的实例,准备数据集 # example...break return asarray(faces) # directory that contains all images directory = 'img_align_celeba..., 50000) print('Loaded: ', all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz...', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个npz的文件里,全是以numpy的格式保存的。
前两篇我们介绍了celeB数据集 CelebA Datasets——Readme 基于CelebA数据集的GAN模型 直接上代码咯 导入依赖: # example of a gan for generating...1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt) return model 加载我们上一篇文章写到的numpy压缩数据包点...prepare training images def load_real_samples(): # load the face dataset data = load('img_align_celeba.npz
---- 一 celeba简介: 通过官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 介绍,从gogole driver https://drive.google.com...3种图片 1 img_celebA.7z 目录 原始图片 jpg 图片分辨率大小不一,分辨率几百*几百 到 上千*上千不等 ?...---- 二 infogan修改简介: 1 infogan默认训练只包含mnist,没有celeba人脸数据库的训练,我们参考 https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow...的celeba相关代码 调整infogan输入celeba图片数据进行训练 ?...下载celeba数据文件 压缩后的约1.5G,解压到 InfoGAN/celebA/ 运行训练:PYTHONPATH='.'
数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):4023 标注数量...Light 框数 = 757 Yellow Marking 框数 = 189 总框数:19027 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...,数据集只提供准确且合理标注 图片预览: 标注例子: 数据集地址:download.csdn.net/download/2403_88102872/90086018
GPWv411:国家标识符网格(世界网格人口第 4 . 11 版) 世界网格人口第 4 版 (GPWv4) 第 11 版在 30 角秒(约 1 公里)网格单元上模拟了 2000、2005、2010、2015...国家标识符网格表示用于生成 GPWv4 人口估计的人口普查数据源。具有相同值的像素反映了相同的数据源,通常是一个国家或地区。...数据集可用性 2000-01-01T00:00:00Z - 2020-01-01T00:00:00 数据集提供者 国际地球科学信息网络中心的 NASA SEDAC 地球引擎片段 ee.Image("CIESIN...具有相同值的像素(网格单元)反映相同的数据源,通常是一个国家或地区。请注意,这些数据代表所提供的统计数据所涵盖的区域,而不是国家或领土边界的官方表示。...* 估计的最小值或最大值 Citations: Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia
在本文中,利用目标类别之间关系的先验知识,将fne-grained聚类到较粗的父类中,并构造一个分类树,该树负责通过对象实例的父类将其解析为fne-grained。...在分类树中,由于父类节点的数量显著减少,其日志的噪声较小,可用于抑制fne-grained节点中存在的错误/噪声日志。...为了缓解长尾现象造成的学习不平衡,我们提出了一种简单有效的重采样方法——NMS重采样,来重新平衡数据分布。...本文方法称为Forest R-CNN,可以作为一个即插即用模块,应用于大多数目标识别模型,能够识别1000多个类别。在大词汇表数据集LVIS上进行了广泛的实验。...此外,我们在LVIS数据集上获得了最先进的结果。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请联系删除。
开源地址:https://github.com/deepinsight/insightface 身份检索demo CelebA CelebA 是由香港中文大学开源的人脸属性数据集,广泛用于人脸相关的计算机视觉任务...,可用于人脸属性标识、人脸检测以及 landmark 标记等。...后续基于 CelebA 还开源了一些相关数据集:CelebA-Dialog 、CelebAMask-HQ、CelebA-Spoof。...其中 CelebA-Dialog 是一个大规模的视觉-语言人脸数据集,含有丰富的细粒度标签,并根据其语义将一个属性划分为多个等级;CelebAMask-HQ 是由从 CelebA 数据集中挑选的 3 万张高分辨率人脸图像组成...下载地址:https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html Sample Image MegaFace MegaFace 是一个大规模的公共人脸识别训练数据集
import java.util.List; import java.util.Properties; /** * @program: simple_tools * @description: 数据库工具类...ChenWenLong * @create: 2019-12-31 10:29 **/ public class DataBaseUtils { /** * 功能描述: * 〈获取数据库连接...return DriverManager.getConnection(db.getUrl(),props); } /** * 功能描述: * 〈获取数据库列表...31 */ public static List getSchemas(DataBase db) throws Exception { //1.获取元数据...= getConnection(db); DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData(); //2.获取所有数据库列表
数据集格式:Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件,仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数):6460 标注数量(xml文件个数):6460 标注类别数:2 标注类别名称...,"fire"] 每个类别标注的框数: smoke count = 7901 fire count = 11066 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:本数据集对图片中烟雾和明火进行...2个类别标注,其中烟雾类型有交通事故,森林火灾,建筑失火,柴木生火等,明火有蜡烛,柴火,火灾类型,奥运火炬等 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 图片示例
背景 让我们首先了解类别不平衡数据集的一般的处理方法,然后再学习 focal loss 的解决方式。 在多分类问题中,类别平衡的数据集的目标标签是均匀分布的。...若某类目标的样本相比其他类在数量上占据极大优势,则可以将该数据集视为不平衡的数据集。...一种常见的解决方案是执行某种形式的困难样本挖掘,实现方式就是在训练时选取困难样本 或 使用更复杂的采样,以及重新对样本加权等方案。...对具体图像分类问题,对数据增强技术方案变更,以便为样本不足的类创建增强的数据。...将 Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示,我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器,这个数据及具有极端的类不平衡问题,它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):681 标注数量(json文件个数):681 标注类别数:1 标注类别名称:["...lung-tumor"] 每个类别标注的框数: lung-tumor count = 687 使用标注工具:labelme=5.5.0 标注规则:对类别进行画多边形框polygon 重要说明:可以将数据集用...labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 图片预览
数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2903 标注数量...框数 = 1430 sailboat 框数 = 156 surfer 框数 = 3889 总框数:39790 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...,数据集只提供准确且合理标注 图片预览: 标注例子:
作者 | Yasufumi TANIGUCHI 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 对于NLP任务,可能需要在预处理中标记文本或构建词汇表。可能已经体验到预处理代码与桌面一样混乱。...1.加载文本数据 加载文本数据由上面代码的第8行完成。稍后会解释一下这张地图。lf.TextDataset 将文本文件的路径作为参数并加载它。...如果文本数据满足此条件,则可以加载任何类型的文本数据。 加载后,它将文本数据转换为列表。列表中的项目对应于文本数据中的行。请看下图。这是直观的形象 lf.TextDataset。...LineFlow已经提供了一些公开可用的数据集。所以可以立即使用它。可以在此处查看提供的数据集。...d = lf.TextDataset('/path/to/text') d.map(tokenize).map(lambda x: (x, len(x))) 当想要为注意机制或LSTM制作掩码时,这个处理很有用
把数据集( dataset )的行或列映射为系列(series) 用户可以使用 seriesLayoutBy 配置项,改变图表对于行列的理解。...DOCTYPE html> 把数据集( dataset )的行或列映射为系列(
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):2602 标注数量(json文件个数):2602 标注类别数:3 标注类别名称:...count = 4264 silt count = 4 mediumsand count = 4 使用标注工具:labelme=5.5.0 标注规则:对类别进行画多边形框polygon 重要说明:可以将数据集用...labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注 图片预览...: 标注例子: 数据集地址:download.csdn.net/download/FL1623863129/90127956
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):1129 分类类别数:10 类别名称:["avulsion_fracture
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):3122 分类类别数:215 类别名称:[“almond_mushroom...yellow_stagshorn 15 214 yellow_stainer 15 215 yellow_swamp_brittlegill 15 总计 图片总数 3122 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...,数据集只提供准确且合理分类存放 图片示例: 下载地址:https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89399587
数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):17509 分类类别数:9 类别名称:["chineseapple","lantana","negatives...prickly_acacia 图片数:1062 rubber_vine 图片数:1009 siam_weed 图片数:1074 snake_weed 图片数:1016 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...,数据集只提供准确且合理分类存放 图片示例: 下载地址: https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89304837
数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件 数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):351 分类类别数:4 类别名称:[“Anthracite...每个类别图片数: 序号 类别名称 图片数 1 Anthracite 88 2 Bituminous 78 3 Lignite 95 4 Peat 90 总计 图片总数 351 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...,数据集只提供准确且合理分类存放 图片示例: 下载地址:https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89399601