Dataset 输出可视化可以快速验证 dataset 和 pipeline 输出是否正确,可谓是一大神器。同时参考 MMClassfication 提供的对每个 pipeline 进行可视化的亮点功能,社区用户也在 MMYOLO 中进行了支持。 功能脚本位于:https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/tools/analysis_tools/browse_dataset.py 下面结合 YOLOv5 ...
BaseDataset def BaseDataset_learn(): """ BaseDataset为OpenMMLab种所有项目数据集的基类。可据此建立自定义的数据集。 """ class CustomDataset(BaseDataset): METAINFO: dict = dict(task_name='custom_task', dataset_type='custom_type') metainfo=dict(task_name='custom_task_name') custom_dataset =...
你可以从MM-Eureka-Dataset下载训练数据。下载完成后,参考以下部分进行数据格式化。你可能需要更新image_urls字段以引用本地图像路径。 MM-Eureka-Dataset:https://huggingface.co/datasets/FanqingM/MM-Eureka-Dataset 自定义数据集 对于自定义数据集,将数据格式化为 JSONL 文件,每个条目是一个字典,格式如下: {"id"...
52KX861, 1, 0, 1MMDataSet DLL5BA8B7DB40CCE9B0B224F8E9FA878A11 该文件总计3个版本,请下载到本地查看详情 如何选择&使用 第一步:您从我们网站下载下来文件之后,先将其解压(一般都是zip压缩包)。 第二步:然后根据您系统的情况选择X86/X64,X86为32位电脑,X64为64位电脑。 如果您不知道是X86还是X64...
dataset=md.mmdataset(recipe) dataset变量结构如下: 其中,'CMU_MOSI_ModifiedTimestampedWords'模态的数据格式如下: data里边存储了文本数据及其时间戳: 第一个维度: 对于一个batch(也就是变量train、变量test)来说,5个维度的含义如下: rain_loader=DataLoader(train,shuffle=False,batch_size=batch_sz,collate_fn...
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近期OpenMMLab 开源了一个新的库MMEngine,根据官方描述,新版 MMCV 保留了部分之前的算子(operators),并新增了一些变换(transforms)功能,其余与训练相关的大部分功能(比如 runner、fileio 等)均已迁移至 MMEngine,新版训练测试脚本,功能更为强大,在接口、封装与调用逻辑等方面也做了大幅优化。
相关研究以「GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI」为题，入选 NeurIPS 2024 Dataset Benchmark，并在 arXiv 发表预印本。论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.03361v7 HyperAI超神经官网现已上线「GMAI-MMBench 医疗多模态评估基准数据集」，一键即可下载！...
MM-WHS 2017 Dataset │ ├── ct_train │ ├── ct_train_1001_image.nii.gz │ ├── ct_train_1001_label.nii.gz │ ├── ct_train_1002_image.nii.gz │ ├── ct_train_1002_label.nii.gz │ └── ... │ ├── ct_test ...