今天小编就为大家分享一篇pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一、数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据，包含 17 不同种类的鲜花，每类 80 张该类鲜花的图片，鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载数据后解压文件，然后将不同的花剪切到对应的文件夹，如下图所示： 每个文件夹下面有80个图片文件。 二、使用的工具 首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库，一个是os，一个是PIL。PIL（Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，而Image类又是 PIL库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓

ORB-SLAM 2跑通自己的数据集一 、拍摄视频并转化为图片：二、准备索引目录文件：三、生成自己的参数配置文件TUM.yaml。复制TUM1.yaml，并修改参数即可。四、ORB-SLAM2所在的目录并运行如下命令即可：五、本次实验存在的问题： 一 、拍摄视频并转化为图片： 创建python文件，命名为：setVedio.py #coding:utf-8 import os import cv2 import numpy as np def getName(num): strTmp = [] strRes = '' while(num / 10): s

主要介绍了Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集 数据集为Labelme标注json格式

5.1 三角函数 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 atan 反正切 atanh 反双曲正切 atan2 四象限反正切 cos 余弦 cosh 双曲余弦 cot 余切 coth 双曲余切 csc 余割 csch 双曲余割 sec 正割 sech 双曲正割 sin 正弦 sinh 双曲正弦 tan 正切 tanh 双曲正切 5.2 指数函数 exp 指数 log 自然对数 log10 常用对数 log2 以 2 为底的对数 nextpow2 最近邻的 2 的幂 pow2 2 的幂 sqrt 平方根 5.3 复数函数 abs 绝对值 angle 相角 complex 将实部和虚部构成复数 conj 复数共轭 cplxpair 复数阵成共轭对形式排列 imag 复数虚部 isreal 若为实数矩阵则为真 6

课程演示环境：Windows10  需要学习Ubuntus系统YOLOv4-tiny的同学请前往《YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》 YOLOv4-tiny来了！速度大幅提升！ YOLOv4-tiny在COCO上的性能可达到：40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)。相较于YOLOv3-tiny，AP和FPS的性能有巨大提升。并且，YOLOv4-tiny的权重文件只有23MB，适合在移动端、嵌入式设备、边缘计算设备上部署。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4-tiny训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4-tiny使用AlexAB/darknet，在Windows10系统上做项目演示。包括：YOLOv4-tiny的网络结构、安装YOLOv4-tiny、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。   除本课程《Windows版YO

tensorflow object detection API遇到的一些问题以及解决方法以及测试自己的数据集-附件资源

yolov5 6.0 版本 yolov5-nano 训练自己的数据集，已经包含自己的数据集，直接训练就能跑！可以参考更改。

colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。 工具优势：Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用。你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架；其次是入门相对简单，语法和cmd语句以及linux语句相似。目前colab平台GPU的状态信息如下图： 原创文章 3获赞 2访问量 186 关注