RT-GENE和RT-BENE：自然环境中的实时眼睛凝视和眨眼估计 该存储库包含两篇论文的代码和数据集参考：RT-GENE（凝视估计； ECCV2018）和RT-BENE（眨眼估计； ICCV2019研讨会）。 RT-GENE（凝视估计） 许可+出处 RT-GENE代码已获得许可。 禁止用于商业用途。 如果您使用此数据集或科学出版物中的代码，请引用以下： @inproceedings{FischerECCV2018, author = {Tobias Fischer and Hyung Jin Chang and Yiannis Demiris}, title = {{RT-GENE: Real-Time Eye Gaze Estimation in Natural Environments}}, booktitle = {European Conference on Computer

delphi 下把数据源dataset转换为json字符串，然后通过三层下发或者上传！

PTT 中文语料 嗨，这里是PTT中文语料集，我透过将每篇文章化简为问答配对，其中问题来自文章的标题，而回覆是该篇文章的推文。可惜的是目前这份资料集的噪声还有点大，若您有更好的方法能提取出文章的问答配对，或发现这份资料集有什么能改进的部份，还请与我联系，也祝各位开发顺利:> 资料说明 资料集一共有两份，您可于或是从本专案的data资料夹里取得。 Gossiping-QA-Dataset.txt 搜集了PTT八卦版于2015年至2017年6月的文章，每一行都是一个问答配对，问与答之间以一个tab ( \t )区隔开，比如说 matlab有什麼炫砲一點的圖？ 一樣的圖改一改顏色，有點半透明感覺更唬爛炫 有沒有情人節吃什麼cp值最高的八卦 吃屎啊廢話 免費的一餐 姆咪一個人守得住街亭嗎? 引來一堆肥宅穢土轉生 有機會喔 有沒有被落石砸到該反省的八卦 蔡英文執政就故意誇大報導 東森不意外 情人節

GTA-IM数据集 具有场景上下文的长期人体运动预测，ECCV 2020（口服） ，， ，， ， 。 该存储库维护着我们的GTA室内运动数据集（GTA-IM），该数据集着重于室内环境中的人与场景之间的交互作用。我们从逼真的游戏引擎中收集3D人体运动的高清RGB-D图像序列。该数据集具有清晰的3D人体姿势和相机姿势注解，并且在人的外观，室内环境，相机视图和人类活动方面有很大的差异。 目录 演示版 （0）入门 克隆此存储库，然后创建本地环境： conda env create -f environment.yml 。 为了方便起见，我们在demo目录中提供了一部分数据。在本节中，您将能够使用维护的工具脚本来处理我们数据的不同部分。 （1）3D骨架和点云 $ python vis_skeleton_pcd.py -h usage: vis_skeleton_pcd.py [-h] [-

musescore_dataset 使用MuseScore回购的乐谱数据集生成器。

ICDAR 2013数据集是文档分析与识别国际会议于2013年举办的场景文本检测竞赛中使用的标准数据集。该数据集是ICDAR 2011数据集的改进版本，修正了其中的部分错误，包含229张训练图与233张测试图。文件太大不能上传，只有分开传了。。也没法该下载积分

d4rl-小球 使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。 这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集，从而鼓励更多的人加入该社区。 该存储库建立在。 但是，当前，如果不检查MuJoCo激活密钥就无法导入d4rl，这会使程序失败。 因此， d4rl_pybullet.offline_env是直接从复制的。 安装 $ pip install git+https://github.com/takuseno/d4rl-pybullet 用法 该API与原始d4rl基本相同。 import gym import d4rl_pybullet # dataset will be automatically downloaded into ~/.d4rl/datasets env = gym . make ( 'hopper-bullet-mixed-v0

最近在做一个项目，用双通道神经网络，每个通道输入不同数据训练，具有相同label。开始没想到如何实现，网上很多例子都是单通道，即便找到双通道的例子，两个通道的输入也相同。 最后，终于想到了一个办法。多输入和单输入其实是一样的，只需要重新改写torch.utils.data.Datasets. 需要改写class Dataset里面的init、len和getitem 一个例子： class MyDataset(data.Dataset): def __init__(self, data1,data2, labels): self.data1= data1 self.dat

import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np import torchvision.transforms as T transforms = T.Compose([ 　　T.Resize(224), 　　T.CenterCrop(224), 　　T.ToTensor(), 　　T.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 继承Dataset类要重写__getitem__

NIMA：神经影像评估 实现 Keras + Tensorflow中的，并在AVA数据集上训练MobileNet模型的权重。 NIMA为图像分配了“均值+标准偏差”得分，可以用作自动检查图像质量的工具，也可以用作损失函数来进一步改善生成的图像的质量。 包含在AVA数据集上针对以下模型训练的权重： NASNet Mobile（由于 ！而在valset上的EMD为0.067 EMD，仅需预训练即可0.0848 EMD） Inception ResNet v2（在valset上约为0.07 EMD，感谢 ！） MobileNet（valset上为0.0804 EMD） 用法 评价 有eva