UCF_CC_50 数据集是一个用于计算机视觉任务的图像数据集。它包含大约50,000张图片,每张图片都有一个唯一的标识符(ID)。这些图片被分为五个类别:动物、鸟、植物、人脸和汽车。每个类别的图片都有不同的风格和背景。 UCF_CC_50 数据集的主要目的是测试和评估计算机视觉模型在处理不同类别和风格的图像时的性能。这个数据集对于许多
图2:数据集中图像的位置 类似地,图3(a)显示了数据集计数的多样性。数据集的分布类似于UCF_CC_50,但新数据集的图像和注释数量分别是UCF_CC_50的30倍和20倍。此外,如图3(b)所示,与WorldExpo10和ShanghaiTech相比,分辨率更高。我们希望新数据集将显著增加视觉人群分析方面的研究活动,并为构建可部署的实用人群计...
UCF101是一个动作识别数据集,该数据集包含从YouTube上收集的共101个动作类别的视频。该数据集是 UCF50 数据集的扩展(50个动作类别) 阿华asd CC0 分类计算机视觉 0 54 2024-03-21 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 UCF101是一个动作识别数据集,该数据集包含从YouTube上收集的共101个动作类别的视...
UCF101数据集 是一个动作识别数据集,包含现实的动作视频,从 YouTube 上收集,有 101 个动作类别。该数据集是 UCF50 数据集的扩展,该数据集有 50 个动作类别。从 101 个动作类的 13320 个视频中,UCF101 给出了最大的多样性,并且在摄像机运动、物体外观和姿态、物体尺度、视点、杂乱背景、光照条件等方面存在较...
划分训练集、验证集和测试集 In [10] !python data_list_gener.py 9090 909 3321 在之前训练基础上微调 In [ ] !python train.py --use_gpu True --epoch 20 --pretrain True W0821 09:12:20.874627 1308 device_context.cc:252] Please NOTE: device: 0, CUDA Capability: 70, Driver API Version...
验证集准确率为:0.015331747010350227 (注:训练集准确率 0.08 左右) 65次迭代之后,测试集结果:(除最后结果外,其他输出同 10 次迭代输出一样,输出了一些 'configs/resnet.txt' 中的信息) W0906 05:12:40.361094 2283 device_context.cc:252] Please NOTE: device: 0, CUDA Capability: 70, Driver API ...
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