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深度表示学习和预训练技术是一项里程碑式的改进,在下游的NLP、IR和Vision任务中都带来了巨大的性能提升。多模态建模技术旨在利用大量高质量的视觉-语言数据集来学习互补信息(跨图像和文本模式),基于此,本文构造了基于维基百科的多模态多语言机器学习图文数据集WIT。WIT由376
我想测试一下modelarts的性能,我已经将数据集上传到obs中想问一下,怎么在代码中设置路径来调用obs中的数据据,一直显示找不到路径
简介MS COCO数据集是目标检测领域中另一个非常有名的大型数据集(前面介绍过 PASCAL VOC ),其中COCO是Common Objects in COntext的缩写,由微软公司构建,其中包含了detection、segmentation、keypoints等任务,目前
#一个传遍器,检索到的数据将是一个字典 #数据集上创建迭代器,为字典数据类型,输出的为Tensor类型item = next(dic_ds) #遍历生成的值放在字典中,生成一个img = item["image"].asnumpy() #MindSpore提供的内置数据集处理方法默认输出一般都是在框架中通用的Tensor
❤️【专栏:数据集整理】❤️ 之【有效拒绝假数据】 👋 Follow me 👋,一起 Get 更多有趣 AI、冲冲冲 🚀 🚀 Facade DataSet (建筑物正面数据集) 本博文数据集用途为:图像修复 该数据集其它用途:风格迁移
GEE:统一的全球关键基础设施和指数(CISI)数据集 GEE:全球135个中低收入国家相对财富指数(RWI)数据集 GEE:基于不同光谱指数、地形特征等组合的多种机器学习方法实现土地分类(安第斯高原) GEE:西非沿海地区脆弱性数据集(社会脆弱性、人口风险、以及贫困和适应能力)
我在ModelArts遇到个问题,就是这个创建数据集时右下方这个按钮我怎么点都没反应,换了个Browser也是一样,求解答,谢谢!
【操作步骤&问题现象】1、任务需要将SVHN数据集里面只选取标签(label)小于8的图片进行训练, mindspore没有找到对应解决方法
【功能模块】数据集标注问题【操作步骤&问题现象】个人数据集以xml和png图片,但是有十几张数据集暂停标记如下图所示,这15张未标注从昨晚到现在一直没有标注成功【截图信息】
从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练
请问在哪里可以找到OBS公共数据集?有些比较流行的数据集是不是预置在OBS公共数据集里了?可以让大家都访问的那种?
【功能模块】无法修改数据集里面数据对应的标签(label)【操作步骤&问题现象】1、任务需要将MNIST数据集中大于6的标签全部置为7, 但是mindspore没有找到对应功能, mindspore目前只找到.create_dict_iterator()方法, 无法修改数据集的标签
DIV2K数据集 数据概览 DIV2K 数据集分为: 训练数据:从 800 张高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并提供 2、3 和 4 缩小因子的高分辨率和低分辨率图像 验证数据:100张高清高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始就提供,用于参与者从验证服务器获得在线反馈;
云宝数据集(全部有标注的,区别于案例中部分没有标签的)
b、c、d对应为第1、2、 3、4个节点。 数据集下载和转换 (1) 数据集介绍 常用的图数据集包含Cora、Citeseer、PubMed等 原始数据集可以从ucsc网站进行下载, github提供的预处理后的数据集,GCN等公开使用 Cora数据集主体部分(cora.content)
测试集可以用来估计学习过程完成之后的学习器的泛化误差。其重点在于测试样本不能以任何形式参与到模型的选择,包括设定超参数。基于这个原因,测试集中的样本不能用于验证集。因此,我们总是从训练数据中构建验证集。特别地,我们将训练数据分成两个不相交的子集。其中一个用于学习参数。另一个作为验
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、为什么给数据集只有40类,没有找到有标签为40\41\42的数据,但是garbage_classify_rule.json文件里却写了43类【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
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前言 – 人工智能教程 社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定最需要援助的社区。社区野火风险数据集由美国农业部林务局创建,旨在帮助评估家庭、企业和其他有价值资源的风险。该数据集包含全国一致的信息,用于比较全国或州或县内社区之间的相对野火风险。使用大型火灾模拟系统
个不同的子数据集。BasinATLAS、RiverATLAS和LakeATLAS,分别代表子流域的划分(多边形)、河网(线)和湖岸线(多边形)。HydroATLAS总共包含100万个子流域、850万条河流和140万个湖泊。 HydroATLAS是通过对来自现有全球数据集的广泛的水