Kaggle:https://www.kaggle.com/jangedoo/utkface-new dataset:https://susanqq.github.io/UTKFace/2 万张单人脸图片,覆盖 5 个人种,0-116 岁区间。原始数据 1.3GB,cropped 后 107MB。本文使用 cropped 后的数据集。 参考论文:Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional...
第一直觉这是个实例分割任务,首选Mask R-CNN。 当时期间Mask R-CNN有两大开源版本,一个是Matter Port的Keras版代码,另一个是Facebook官方的Caffe2版代码(即Detectron)。 据说Detectron的性能优于MatterPort 10个百分点,因此我直接选择了性能更好的Detectron。其实11月初官方又开源了Pytorch版本Mask R-CNN,如果这个早...
val_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='data/cat_vs_dog/val', transform=transform) va...
= current_fold].copy() df_valid = train_df[train_df['kfold'] == current_fold].copy() print('训练数据行数:',df_train.shape[0]) print('验证数据行数:',df_valid.shape[0]) train_dataset = BERTDataset( df_train.more_toxic.values, df_train.less_toxic.values ) valid_dataset = BERT...
Dataset之LFW:LFW人脸数据库的简介、安装、使用方法之详细攻略 LFW人脸数据库的简介 A database of face photographsdesigned for studying the problem of unconstrained face recognition.The data set contains more than 13,000 images of faces collecte... ...
Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition loss(损失)函数 损失函数也被称为成本函数或目标函数,它用来找出模型输出与目标输出之间的差异,并帮助模型最小化它们之间的距离。 下面是一些最流行的损失函数,以及一些项目示例,你可以从中找到一些技巧来提高模型容量: 标签平滑 焦loss 稀疏最大损失和加权...
Named entity recognition (NER) 命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。在Kaggle和自然语言处理中,NER通常被用于信息提取、文本分类和实体关系识别等任务。 Natural Language Generation (NLG) 自然语言生成是指计算机生成自然语言文本的过程。在Kaggle和自然语言处理中,NLG通常被...
gen_llm_car_free_v1.csv") lm_ali_4 = pd.read_csv("/kaggle/input/llm-dataset/gen_llm_exploring_venus_v1.csv") lm_ali_5 = pd.read_csv("/kaggle/input/llm-dataset/gen_llm_face_on_mars_v1.csv") lm_ali_6 = pd.read_csv("/kaggle/input/llm-dataset/gen_llm_driveless_cars_v1....
3. Digital Recognition(数字识别)中文教程:大数据竞赛平台—Kaggle 入门 英文教程:Interactive Intro to...
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