国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Datens?tze für Computer Vision (4)

Datens?tze für Computer Vision (4)

Dec 09, 2024 pm 07:43 PM

Kauf mir einen Kaffee?

*Memos:

  • In meinem Beitrag werden MNIST, EMNIST, QMNIST, ETLCDB, Kuzushiji und Moving MNIST erkl?rt.
  • Mein Beitrag erkl?rt Fashion-MNIST, Caltech 101, Caltech 256, CelebA, CIFAR-10 und CIFAR-100.
  • In meinem Beitrag werden Oxford-IIIT Pet, Oxford 102 Flower, Stanford Cars, Places365, Flickr8k und Flickr30k erkl?rt.

(1) ImageNet(2009):

  • hat die 1.331.167 Objektbilder (1.281.167 für den Zug und 50.000 für die Validierung), die jeweils mit dem Etikett aus 1.000 Klassen verbunden sind: *Memos:
    • Jede Klasse hat einen oder mehrere Namen, die die gleichen Dinge darstellen.
    • Sie k?nnen ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz, ILSVRC2012_img_train.tar und ILSVRC2012_img_val.tar herunterladen.
  • ist ImageNet() in PyTorch.

Datasets for Computer Vision (4)

(2) LSUN (Large-scale Scene Understanding) (2015):

  • hat Szenenbilder und es gibt die 10 Datens?tze Schlafzimmer, Brücke, Kirche im Freien, Klassenzimmer, Konferenzraum , Esszimmer, Küche, Wohnzimmer, Restaurant und Turm:
    • Schlafzimmer hat 3.033.342 Schlafzimmerbilder (3.033.042 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Brücke hat 818.987 Brückenbilder (818.687 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Church Outdoor hat 126.527 Bilder von Kirchen im Freien (126.227 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Klassenzimmer verfügt über 126.527 Klassenzimmerbilder (126.227 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Konferenzraum verfügt über 229.369 Konferenzraumbilder (229.069 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Esszimmer hat 657.871 Esszimmerbilder (657.571 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Küche hat 2.212.577 Küchenbilder (2.212.277 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Wohnzimmer hat 1.316.102 Wohnzimmerbilder (1.315.802 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Restaurant hat 626.631 Restaurantbilder (626.331 für den Zug und 300 für die Validierung).
    • Turm hat 708.564 Turmbilder (708.264 für den Zug und 300 für die Validierung).
  • ist LSUN() in PyTorch, aber es hat den Fehler.

Datasets for Computer Vision (4)

(3) MS COCO (Microsoft Common Objects in Context) (2014):

  • hat Objektbilder mit Anmerkungen und es gibt die 16 Datens?tze 2014 Train-Bilder und 2014 Val-Bilder mit 2014 Train/Val-Anmerkungen, 2014 Testbilder mit 2014 Testing Image info, 2015 Testbilder mit 2015 Testing Image info, 2017 Train images und 2017 Val images mit 2017 Train/Val-Anmerkungen, 2017 Stuff Train/Val-Anmerkungen oder 2017 Panoptic Train/Val-Anmerkungen, 2017 Testbilder mit 2017 Testing Image-Info und 2017 Unbeschriftete Bilder mit Unbeschriftete Bildinformationen 2017: *Memos:
    • Zugbilder 2014 hat 82.782 Bilder.
    • Val-Bilder 2014 hat 40.504 Bilder.
    • 2014 Train/Val-Anmerkungen enth?lt 123.286 Anmerkungen (82.782 für den Zug und 40.504 für die Validierung) für 2014 Train-Bilder und 2014 Val-Bilder.
    • Testbilder 2014 hat 40.775 Bilder.
    • Informationen zu Testbildern 2014 enth?lt 40.775 Anmerkungen für Testbilder 2014.
    • Testbilder 2015 hat 81.434 Bilder.
    • Informationen zu Testbildern 2015 enth?lt 81.434 Anmerkungen für Testbilder 2015.
    • Zugbilder 2017 hat 118.287 Bilder.
    • Val-Bilder 2017 hat 5.000 Bilder.
    • 2017 Train/Val-Anmerkungen enth?lt 123.287 Anmerkungen (118.287 für den Zug und 5.000 für die Validierung) für 2017 Train-Bilder und 2017 Val-Bilder.
    • 2017 Stuff Train/Val-Anmerkungen enth?lt 123.287 Anmerkungen (118.287 für den Zug und 5.000 für die Validierung) für 2017 Train-Bilder und 2017 Val-Bilder.
    • 2017 Panoptic Train/Val-Anmerkungen enth?lt 123.287 Anmerkungen (118.287 für den Zug und 5.000 für die Validierung) für 2017 Train-Bilder und 2017 Val-Bilder.
    • Testbilder 2017 hat 40.670 Bilder.
    • Info zu Testbildern 2017 enth?lt 40.670 Anmerkungen für Testbilder 2017.
    • Unbeschriftete Bilder 2017 hat 123.403 Bilder.
    • Info zu unbeschrifteten Bildern 2017 enth?lt 123.403 Anmerkungen für unbeschriftete Bilder 2017.
  • wird auch einfach COCO genannt.
  • ist CocoDetection() oder CocoCaptions()

Datasets for Computer Vision (4)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatens?tze für Computer Vision (4). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erkl?rung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

PHP-Tutorial
1502
276
Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Was sind Python -Typ -Hinweise? Was sind Python -Typ -Hinweise? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Was sind Python -Iteratoren? Was sind Python -Iteratoren? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Tutorial Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Wie man eine API mit Python testet Wie man eine API mit Python testet Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Python variabler Umfang in Funktionen Python variabler Umfang in Funktionen Jul 12, 2025 am 02:49 AM

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

See all articles