第五章 YOLOv3训练自己的数据集
一、数据集的准备 在官网中下载VOC2012数据集（或在本文附件5中下载） 图13 使用voc_annotation.py生成2012_train.txt和2012_val.txt标注文件，如图14所示： 图14 二、 模型训练 （1）训练所需要的环境如下： （2）下载附件5 yolov3-keras，解压后，使用vs code打开项目文件夹（图15），并使用上述环境运行trai...
在自定义数据集上微调 YOLOv9 模型
在自定义数据集上微调 YOLOv9模型可以显着提高目标检测性能，但这种改进有多显着呢？在这次全面的探索中，YOLOv9在SkyFusion数据集上进行了微调，分为三个不同的类别：飞机、船舶和车辆。通过一系列广泛的实验，包括修改学习率、图像大小和战略性冻结主干网，已经实现了令人印象深刻的mAP50 值0.766 ！ 这篇研究文章不仅详细介绍了这些重要结果，还提供了对这些实验背后的微调代码的访问。 ...
电梯轿厢内电动车数据集，VOC标签格式已标注（数据集+训练好的权重）
本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。 共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，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，可准确完成电梯内检测电动车任务。...
计算机视觉——手机目标检测数据集
这是一个手机目标检测的数据集，数据集的标注工具是labelimg,数据格式是voc格式，要训练yolo模型的话，可以使用脚本改成txt格式，数据集标注了手机，标签名：telephone,数据集总共有1960张，有一部分是直实数据，有一部分是是真实数据。 数据集地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/89136478 数据标注如下： 数据保存目录如下：...
ActiViz中的数据集vtkPolyData
文章目录 前言 一、数据结构 二、数据内容 三、几何操作 四、数据导入与导出 五、数据可视化 六、函数详解 1、SetPoints(vtkPoints points)： 2、SetPolys(vtkCellArray polys)： 3、GetNumberOfPoints()： 4、GetNumberOfCells()： 5、GetPointData()： 6、GetCellData()： 7、Ge ...
Lafida多目数据集实测
Lafida 数据集 paper：J. Imaging | Free Full-Text | LaFiDa—A Laserscanner Multi-Fisheye Camera Dataset 官网数据：https://www.ipf.kit.edu/english/projekt_cv_szenen.php 官网：KIT-IPF-Software and Datasets - LaFiDa 标定数据...
GEE数据集——1986年—2022年加拿大全国烧毁面积综合数据 (NBAC)
火灾研究、森林碳核算和遥感方面的人员合作开发的。 NBAC 的数据来自- 加拿大自然资源部，以及 - 加拿大省级、地区级和公园机构。 NBAC 可用于景观尺度火灾影响的空间和时间分析。您可以在此处下载数据集 补充信息 NBAC 是 FireMARS 系统自 1986 年以来每年编制的国家产品，该系统跟踪森林火灾，用于年度碳排放估算，并帮助识别可能受到火灾干扰的国家森林资源调查地块。更多信息请参见 Fir...
基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统（源码+数据集+配置说明）
wx供重浩：创享日记 对话框发送：323海底 获取完整源码+7000张数据集+配置说明+文件说明+远程操作配置环境跑通程序 效果展示 基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统设计（源码+数据集+配置文件） 各文件说明 程序运行说明 ---------【第一步：安装python3.9】--------- 方法一【推荐】： 先安装ananconda软件，官网地址：https...
图像分类实战：深度学习在CIFAR-10数据集上的应用
前言 图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务，算法能够自动识别图像中的物体或场景，并将其归类到预定义的类别中。近年来，深度学习技术的发展极大地推动了图像分类领域的进步。CIFAR-10数据集作为计算机视觉领域的一个经典小型数据集，为研究者提供了一个理想的实验平台，用于验证和比较不同的图像分类算法。本文将介绍CIFAR-10数据集的基本情况和加载方法，并展示如何构建与训练一个卷积神经网络（...
Spark面试整理-解释什么是RDD（弹性分布式数据集）
弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark的一个核心概念和基本抽象。它代表了一个不可变、分布式的数据集合，可以在集群的多个节点上并行处理。RDD的设计目标是提高大规模数据处理的效率和容错能力。以下是RDD的一些关键特性： 不可变性：一旦创建，RDD的数据就不能被修改。任何对数据的转换操作都会产生一个新的RDD。这种特性有助于容错和数...