该数据集包含从HuffPost获得的大约20万条2012年至2018年的新闻头条。在该数据集上训练的模型可用于识别未跟踪新闻文章的标签或识别不同新闻文章中使用的语言类型。 News_Category_Dataset_v2.json

Haberman_Survival_Dataset_Analysis

此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。该数据可用于探讨拖欠还款的概率如何随不同人口统计学变量的类别而变化以及哪些变量是拖欠付款的最强预测因素。 UCI_Credit_Card.csv

提取mnist图片并分文件夹归类保存。

slam十四讲 ch13，单目稠密重建 苏黎世大学公开数据集http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/remode_test_data.zip 原地址已失效

音乐流派分类 主题-对音乐所属的流派类型进行分类。 流派包括布鲁斯，古典，乡村，迪斯科，嘻哈，爵士，金属，流行，雷鬼，摇滚。 数据集 数据集为GTZAN。 数据集来自 。 它包含10个班级中的每个班级的100首音乐。 方法 我们将首先将给定的.au音频文件转换为.wav文件。 然后，我们将.wav文件转换为频谱图，然后使用cnn将其分类为不同的组。 通常，频谱图看起来像这样 混淆矩阵 损耗曲线 该模型经过了100个时期的训练，我们可以看到那里存在一些轻微的过拟合现象。 我们选择了能够提供最佳验证精度的模型。 该模型在100个样本中进行了验证，其中10个类别中的每个类别有10个样本，并在900个图像中训练了10个类别中的每个类别的90 准确性 我们使用的模型是微调的VGG16模型。 验证准确性约为73％，培训准确性约为88％。 仅考虑1000个样本，这是一个很好的准确性。 笔记 接受任何进

数据集已于2020年8月25日更新，以修复一系列错误的否定注释。大约添加了14,000个新注释。这是第一个可公开获得的欧洲水下图像数据集，其中包含鱼，蟹和其他海洋生物的边界框注释。 train.txt test.txt valid.txt The Brackish Dataset_datasets..txt The Brackish Dataset_datasets..zip

iSAID：用于航空影像中实例分割的大规模数据集，CVPR研讨会，2019年。 数据准备和评估代码 环境和依赖项安装 创建conda环境conda env create -f environment.yml 激活当前的工作环境source activate py_isaid 为evalaution服务器设置pycocotols- cd cocoapi/PythonAPI - make - python setup.py install 为evalaution服务器设置城市景观脚本-cd cd preprocess/cityscapesScripts cityscapesScripts- python setup.py install 为Evlaution服务器设置Detectron- cd preprocess/Detectron make 注意：opencv版本== 3.4.

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埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，