ImageSets存放的是每一种类型的challenge对应的图像数据。 在ImageSets下有四个文件夹: 其中Action下存放的是人的动作(例如running、jumping等等,这也是VOC challenge的一部分) Layout下存放的是具有人体部位的数据(人的head、hand、feet等等,这也是VOC challenge的一部分) Main下存放的是图像物体识别的数据,总共分为20...
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APEX是英伟达开源的,完美支持PyTorch框架,用于改变数据格式来减小模型显存占用的工具。其中最有价值的是amp(Automatic Mixed Precision),将模型的大部分操作都用Float16数据类型测试,一些特别操作仍然使用Float32。并且用户仅仅通过三行代码即可完美将自己的训练代码迁移到该模型。实验证明,使用Float16作为大部分操作的数据类型...
这个数据集的确很有趣，但可能没有那么“有用”。这里面的奇怪视角的图片，就是深度学习模型遇到的“难...
数据文档 背景描述 PASCAL Visual Object Classes challenge是一个图像物体识别竞赛,数据集是 2005年的竞赛数据集,用于现实场景中的对象物体识别。 数据说明 数据集包含: VOC 2005 Dataset 1: 1578张图片,分为训练集, 验证集, 和测试集; VOC 2005 Dataset 2: 654张测试集图片 ...
首先,在D盘下新建一个文件夹并命名为tensorflow1,然后到 (https://github.com/tensorflow/models)上点击Download ZIP,将该API的源文件下载到刚才建立的文件夹下并解压,(当然,对于盘的选择以及文件夹的命名,各位可以按照自己的实际情况进行选择) Step2:编译Protobuf以及安装该API ...
一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法说明:本发明公开一种用于物体识别的人工智能训练数据集生成的方法,涉及数据仿真技术领域;利用游戏引擎建...专利查询请上爱企查
1.只有测试集，没有训练集。2.貌似只有类别标签，没有bbox
题目 假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的,对吗?( ) A.正确B.错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供假设我们已经在ImageNet(物体识别)数据集上训练好了一个卷积神经网络,然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入,输出结果为任何种类物体的可能性都是一样的。(难度:)A.正确B