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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）
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
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
#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
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
云宝数据集（全部有标注的，区别于案例中部分没有标签的）
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。 # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2020/10/16 16:19
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；
【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】
❤️【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
6模拟得到的。2000年1月到现在，该数据产品包含36个地表场。为了便于分析，平台已将NetCDF文件转化为TIF文件。 全球月度气象数据集是指收集和整理全球各地区月度气象数据的数据集。它包含了气温、降水、湿度、风向和风速等气象要素的数据。这些数据是从各国气象部门、研究机构以及私人气象站等多个渠道收
链接：https://pan.baidu.com/s/1XpG6frUS2s_hL-rArs6O0w 提取码：3ozz 光头样例： 非光头的样例：
这使得数据的收集和分析更加容易。添加了开始和结束日期，以发布周日期作为结束日期，一周前作为开始日期。目前，我们的目标是不断更新该数据集，使其与源数据集保持同步。 地球引擎片段 var usdm = ee.ImageCollection("projects/sat-
全球地面沉降测绘¶ 该数据集的重点是通过使用先进的地理空间和建模技术创建全球地面沉降数据集。该研究调查了全球范围内地下水压力、含水层枯竭和地面沉降之间的关系。利用遥感数据和基于模型的数据集，开发了一种机器学习模型，可以以约 2 公里的极高空间分辨率预测地面沉降。这项
和光照问题。包含了40万张图片，4万种车辆标签。该数据集提供了摄像机ID，时间戳，摄像机之间的跟踪关系。项目地址：https://github.com/PKU-IMRE/VERI-WildN-CARS该数据集是基于现实事件的数据集，它由从市区和高速公路环境中的汽车驾驶中获取的约2
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
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
【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）
COPERNICUS/S2_SR 数据集中找到。1B 级数据可在 COPERNICUS/S2 数据集中找到。这些数据集中的资产还提供其他元数据。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集是欧洲航天局 (ESA) 的 Sentinel-2 卫星项目的一项产品。该数据集提供 Sentinel-2
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