模型实战（20）之 yolov8分类模型训练自己的数据集
yolov8分类模型训练自己的数据集 yolov8，一个实时快速的端到端的集检测、分割、分类、姿态识别于一体的视觉算法库/框架 本文将给出yolov8 分类模型的数据集制作格式及训练流程 1. 环境搭建 关于虚拟环境的搭建真的是老生常谈了，给出一个简单的搭建流程吧 #新建虚拟环境conda create -n yolov8 python=3.8 #激活环境conda activate yolov8...
CNN实现fashion_mnist数据集分类(tensorflow)
1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、加载fashion_mnist数据与预处理 import numpy as np(train_images,train_lab...
NASA数据集——AMSR-E/AQUA月度L3全球雪水当量EASTER-GRIDS V002数据产品
r Equivalent EASE-Grids V002 简介 AMSR-E/AQUA月度L3全球雪水当量EASTER-GRIDS V002。 如果您从数据池 HTTPS 目录中订购数据，版本号会写在数据集简称的末尾：AE_MoSno.002。 产品代码 AMSR-E 数据文件名包含一个产品成熟度代码（如 B01、T02 或 V03），用于指示生成数据所使用的算法版本。产品成熟度代码包括成熟度级别（P、...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
sorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequential构建模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Dense,Dropou...
聚类分析：使用R语言对Iris数据集进行K均值聚类
引言 聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，...
【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本...
GEE数据集——1763 年至 2023 年美国地下水井数据库（USGWD）包括水井用途、位置、深度和容量
这些水井的建造时间可追溯到 1763 年至 2023 年。为确保数据的准确性，我们采用了严格的交叉验证步骤。USGWD 是一个宝贵的工具，可帮助我们更好地了解美国各地区和各部门如何获取和管理地下水。 数据集预处理 数据集是以全州范围的摘要形式提供的，在上传 50 个州范围的摘要时，为了便于使用，最终将它们合并为一个单一的特征集合。虽然数据集以地理空间格式和表格格式提供，但形状文件因属性长度截断和 2GB...
聚类分析：使用Python对Iris数据集进行简单的K均值聚类
引言 聚类分析是一种无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用Python和Scikit-learn库执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。 数据集介绍 鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。...
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
文章目录 前言一、常用的预训练数据集1、网页2、书籍3、维基百科4、代码5、混合型数据集 二、常用微调数据集1、指令微调数据集1.1 自然语言处理任务数据集1.2 日常对话数据集1.3 合成数据集 2、人类对齐数据集 前言 在人工智能领域，构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标，需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。 一、...
课堂行为动作识别数据集
8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。 以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。 ...