-数据集-_V-COCO_analysis

去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

任务 鸟瞰（2017）

数据集说明 CoFly-WeedDB数据集（约436MB）由201张航拍图像组成，它们捕获了干扰行作物（棉花）的不同杂草类型，以及它们相应的带注释的图像。 杂草实例的注释过程由农学家使用注释工具进行，指示了三种不同类型的杂草： （高粱halepence） （空心菜） 齿（（马齿ula） 对于带注释的图像，每种杂草类型都用不同的颜色标记，而图像的其余部分被视为背景。 具体来说： 红约翰逊草 黄色-场旋花 蓝P 黑色-背景 数据采集 该数据集是使用安装在DJI Phantom 4 Pro无人机上的RGB相机（1英寸20兆像素CMOS传感器）创建的。 在无人机执行对现场区域的覆盖任务时，收集了RGB图像。 在设计任务期间，将摄影机角度调整为垂直于视场，为-87°。 无人机的飞行高度和速度分别等于5m和3m / s，旨在提供杂草实例的近距离和清晰视野。 可视化 CoFly-WeedDB

共享单车的出租过程与环境和季节性环境高度相关。例如，天气条件，降水，星期几，季节，一天中的小时等等可能会影响出租行为。核心数据集与两年历史记录相对应， 该历史记录对应于美国华盛顿特区Capital Bikeshare系统的2011年和2012年。 day.csv hour.csv

山东大学指静脉数据集

json_TO_clientdataset_JSONUtil包.rar 整理了一下 JSON 轉CLIENTDATASET 功能 相關單元文件， 從網絡下載的工具類： SUPEROBJECT.PAS, myUnicode.pas , uJSONDB.pas, uDeltaToSQL.pas, superxmlparser.pas 測試用例： Json_To_Clientdataset_demo.txt 例子。

RECCON：识别对话中的情感原因 该存储库包含论文“的数据集和模型的pytorch实现。 任务概述 给定一个用情感E标记的话语U，任务是从对话历史记录H中提取因果跨度S（包括话语U），该因果跨度S足以表示情感E的原因。 数据集 原始带注释的数据集可以在data/original_annotation文件夹中的json文件中找到。 可以在data/subtask1/和data/subtask2/文件夹中找到带有因果提取和因果情感任务的负面示例的数据集。 资料格式 DailyDialog和IEMOCAP的注释和对话可从 。json获得。 JSON文件中的每个实例都分配了一个标识符（例如“ tr_10180”），该标识符是一个列表，其中包含针对每种话语的以下各项的字典： 钥匙 价值 turn 话语指数从1.开始 speaker 目标话语的说话者。 utterance 话语文字。

有还在用delphi7的同志们没，d7没有提供json和dataset的互转， 该方法是网上其他大神写的，我转发，只是原来的代码有几个缺陷，我进行了修改：1.原来不能识别字段类型；2.原来的转换是把所有字段长度都设置为字符型100的长度，现在修改成多大的都可以设置；3，原来的转换当字段值中有逗号括弧这些就替换掉了，已修改

当诊断模块支持很多DTC，对于DTC snapshot 和 extended data按照每个DTC分别存储到EEPROM