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Apache SeaTunnel 是一款开源、分布式、高性能的数据集成工具,可以通过配置快速搭建数据管道,支持实时海量数据同步。
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["baixingbing","huangguahuayebing","yanqingchong","yehuobing"]=>[白星病,黄叶病,烟青虫,叶厚病]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yo
{ "0": "背景", "1": "边异常", "2": "角异常", "3": "白色点瑕疵", "4": "浅色块瑕疵", "5": "深色点块瑕疵", "6": "光圈瑕疵" }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)标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以la
文件是在训练过程中产生的,主要用于存储缓存数据。这些缓存数据是为了加速训练过程中的数据加载和预处理环节而生成的。图片数据(images)与标签数据(labels)分别存在不同的文件下。labels为存放标签数据的文件夹(标签数据与图片数据一一对应))内容格式,这里只需要给定训练集和验证集的图片路径。images为存放图片数据的文件夹。train:训练集图片文件夹。train:训练集标签文件夹。va
问题一的主要目的是通过筛选,从50+个变量中,选出对失业就业状态最有影响的几个以便进行后续建模。因此,通过统计人员按照年龄、性别、学历、专业、行业与失业的关系即可。当前就业状态判定,我们以表格中“失业注销时间”为标准,存在注销时间我们认为该人已经是就业状态,无失业注销时间记录则为失业状态(5000个样本都是最开始失业的样本)根据问题三需求,在国家统计局下载了2000-2025年各指标数据,我们利用
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)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。标注类别名称:["fishingboat"]fishingboat 框数 = 4484。图片数量(jpg文件个数):2105。标注数量(xml文件个数):21
然而我国大部分城市对于PM2.5的监测始于2013年之后,且部分城市数据有缺失。因此,我们融合了圣路易斯华盛顿大学运用地理加权回归(GWR)校准的全球地面观测PM2.5浓度栅格数据以及中国空气质量监测站点数据,在ArcGIS软件中使用分区统计工具,计算得到2000-2024年中国342个地级以上行政单元(地级市、州、盟、地区)的年均PM2.5浓度数据集。该数据集可为中国大气污染治理、城市环境规制等
教会你如何用晶体管从标注到训练Yolov8-pose关键点检测
本项目基于YOLOv8深度学习框架,开发了一套高效、准确的肺炎智能检测系统,用于医学影像(如X光或CT扫描)中的肺炎识别。系统针对单类别('Pneumonia'肺炎)进行优化,采用包含3,772张训练图像、539张验证图像和1,078张测试图像的数据集进行训练和评估。该系统能够快速、自动地识别肺炎病变,辅助医生进行诊断,提高医疗检测效率,减少漏诊和误诊风险。
对于 AI Engine Direct (QNN) 中的量化 SDK 是来自训练数据集的 50 到 200 张图像的代表性数据集 作为校准数据集提供给 QNN 转换器。QNN SDK 提供离线工具,用于在 Qualcomm 硬件上加速转换、量化、优化和部署模型。为设备上编译模型时 执行,为此使用正确的交叉编译器工具链非常重要 架构来确保编译后的共享对象 (.so) 与 设备作系统。转换/量化步骤完