yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9 下载便可运行。最新整理 标注详细 自用无错。yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9 下载便可运行。最新整理 标注详细 自用无错。yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9 下载便可运行。最新整理 标注详细 自用无错。yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9 下载便可运行。最新整理 标注详细 自用无错。yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9 下载便可运行。最新整理 标注详细 自用无错。yolov5 多样化数据集 共三项人车台阶 车包括自行车摩托车 car 卡车 bus 等 训练五次大部分稳定在0.9
2023-04-07 13:11:29 317.1MB 数据集
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CCFBDCI2020通用音频分类数据集 包括训练集和测试集,文件夹名称是标签
2023-04-07 10:02:55 75B 数据集 通用音频分类 CCFBDCI
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视频帧提取器 从剪辑提取视频帧以创建数据集。 frame-generator.py从示例视频生成所有帧,然后将其保存到extracted-frames目录中。 软件包的依赖关系和安装: 我们将为此项目需要python的opencv和os软件包。从python3.4开始,os是python不可或缺的一部分。我们将需要安装opencv来运行frame-generator.py 。建议您将虚拟环境用于任何与计算机视觉相关的项目,以避免软件包依赖关系的冲突。 pip3 install opencv-python 运行代码: 创建一个名称为sample-clips的目录。 将视频片段保存在新创建的sample-clips目录中。 确保frame-generator.py和sample-clips目录保存在同一目录下。 在命令行中按以下命令。 python3 frame-generator.py
2023-04-06 23:51:28 2KB Python
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光伏发电量预测机器学习数据集
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2023-04-06 13:13:14 598KB Python Deep Learning
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朴素贝叶斯算法实战 email邮件数据集,SogouC新闻数据集 Email_NB.py垃圾邮件过滤实现(Python3实现) Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现(Python3实现) 样本比较小,成功率大概为90% import numpy as np from functools import reduce """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 """ def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], #切分的词条 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so',
2023-04-06 12:03:35 196KB 贝叶斯
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kaggle竞赛Predict Student Performance from Game Play 自己写的项目代码,带注释+讲解 数据集:https://www.kaggle.com/competitions/predict-student-performance-from-game-play/data score为0.678,300/600的rank 竞赛目标: You'll develop a model trained on one of the largest open datasets of game logs. 文件包括: train.csv - the training set test.csv - the test set sample_submission.csv - a sample submission file in the correct format train_labels.csv - correct value for all 18 questions for each session in the training set
2023-04-06 09:56:16 148KB kaggle
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该数据集为人工智能大数据等常用数据集,也是MATLAB常用的分类实验数据集,由著名的科学家Fisher收集整理,该数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含四个属性。 四个属性:         Sepal.Length(花萼长度),单位是cm;         Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm;         Petal.Length(花瓣长度),单位是cm;         Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm; 三个种类:         Iris Setosa(山鸢尾);         Iris Versicolour(杂色鸢尾);         Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾)。 ​,适用于大部分场景,也是新手模拟练习的最佳选择之一,数据可自行调整,增删改查等等,MATLAB可用函数load(’iris.txt’)直接调用,其他软件大同小异
2023-04-05 16:07:05 844B 数据集
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雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集_宋志勇.caj
2023-04-05 13:42:21 1.75MB
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