检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
岭国家实验室（ORNL）合作，通过商业上可用的卫星图像提取轮廓。你可以在这里下载这些数据集，或者使用这个链接来探索它们 数据集的属性建筑物占用类型¶。截至2021年12月，美国结构数据集包括所有结构的占用类型（如住宅、商业、工业）和主要占用类型（如单户住宅、餐馆、医院）
像和标注数据。与Facades数据集相比，Cityscapes数据集更适用于研究城市场景的语义分割。 ADE20K数据集：ADE20K数据集是一个包含超过15000张图像和分割标注的大型场景理解数据集。与Facades数据集相比，ADE20K数据集涵盖了更广泛的场景和类别，并提供了更多样的分割标签。
常见的NLP数据集 更新…… 对应案例下数据集可向博主索取！ 1、生物数据集以及自然语言处理数据集 一般是包含大量列的数据集，这些数据集虽然有很多样本，但往往也不足以训练好一个复杂模型。 1、生物数据集：在生物学里，基因数据集很容易就包含10
今天给大家分享一个免费获取机器学习数据集网站： Machine Learning Datasets | Papers With Code 有想法但没有数据集的同学的福音，网站届满很简洁，及本本上提供的了一般可用的各类数据集，我们可以进行各类影像、评论和点云等数据集的搜罗。
机器学习中可以将数据集分为两个子集，即训练集、测试集。更好的方式是将数据集分为三个子集，即训练集、验证集、测试集。 一、划分为训练集、测试集 数据集划分为两个子集的概念： 训练集—用于训练模型； 测试集—用于测试训练后模型 比如，将数据集划分为一个训练集、一个测试集：
数据标注完成后，您可以发布成多个版本对数据集进行管理。针对已发布生产的数据集版本，您可以通过查看数据集演进过程、设置当前版本、删除版本等操作，对数据集进行管理。 #### 查看数据集演进过程 1. 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 2.
repeat_size=1, num_parallel_workers=1): # 定义数据集 mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path) resize_height, resize_width
2022-10-02 GEE数据集：全球土壤盐度数据集（1986-2016） GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：美国大陆(CONUS)30米土壤属性概率图数据库 GEE数据集：SDA-NCSS的土壤调查数据 GEE数据集：全球土壤网格数据集
GEE数据集：NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs） GEE数据集：沿海国家高程数据库（CoNED）项目--地形测量数字高程模型（TBDEMs） GEE：全球海洋深度数据集General Bathymetric Chart of the Oceans GEE数据集：ASTER全球数字高程模型（GDEM）v3
方法并整合网格气温数据，建立了一个全面的全球尺度 UHII 数据集，该数据集涵盖 10,000 多个城市，时间跨度超过 20 年，具有月度时间分辨率。 该数据集提供了多方面的 UHII 估计值，包括晴空地表、全天空地表和冠层 UHII，为分析城市环境中的 UHI 趋势提供了坚实的基础。 数据集显示，80% 以上的研究城市的
模型的成功促使人们不断地爬取和收集更大的图文数据集。下表 1 显示了 VLP 领域中许多流行的数据集的概述。诸如 Flickr30k、SBU Captions 和 CC12M 等公开可用的视觉语言（英语）数据集的样本规模相对较小（大约 1000 万），而规模更大的是像 LAION-400M 的数据集。但是，直接
的 "收集地球在线 "项目。 如果您有兴趣为此贡献数据集，请通过此表格联系我们。 本数据集对应 GitHub 上 20240312 模型的输出。 有关森林数据伙伴关系的更多信息，请访问我们的网站、 目录所有者森林数据伙伴关系数据集可用性2020-01-01T00:00:00Z&n
上面发表对电影的评论。IMDB数据集是由斯坦福大学研究院整理的一套用于情感分析的IMDB电影评论二分类数据集，包含25000个训练样本和25000个测试样本，所有影评都被标记为正面或负面两种评价。IMDB数据集在TF中的读取方法与MNIST等数据集较为类似。WikiText英语词库数据(The
请问明天使用新数据集以后，练习赛的数据集可以发布吗
SVHN数据集默认label数据类型是UInt32, 没有对应方法转换为float32类型
print('succeed in processing all gt files') 如果只是想生成VOC格式的数据集，到这一步就可以了。 第三步 将VOC格式的数据集转为Labelme标注的数据集。 方便查看数据标注状态，对一些不满意的标注做修改。 新建代码voc2labelme.py,插入代码：
现在数据集都已经优化到 9733的得分了，线上的得分还是有44w。想问一下各位30w的大佬，线下的数据集的得分都优化成啥样了？还是线下的下限也就这么多了？图为线下的数据结果分析
acl-main.444.pdf）专注于对话中的关系提取任务，研发了 DialogRE。这是一个新的数据集，由从《老友记》中的两千段对话中提取出的 36 中关系组成。尽管没有使用 Wikidata 或 DBpedia 的唯一资源标识符（URI）对这些关系进行标注，该数据集仍然提出了一个巨大的挑战，即使对
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
