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风格转换数据集下载链接：pix2pix 论文中使用到的 5个风格转换数据集（配对的数据）下载链接：styleGAN 高清人脸数据集备注 cycleGAN | NiceGAN 论文中使用到的 四个 风格转换数据集下载链接： https://people.eecs.berkeley.edu/~taes
RAW 数据集覆盖了全球范围，可以用于不同地区的研究和分析。这使得研究人员能够比较不同地区的变化，并进行跨区域的研究。 4. 持续更新：Landsat 8 C2 RAW 数据集是一个持续更新的数据集。每当Landsat 8 卫星获取新的遥感数据时，这些数据将被添加到数据集中，以保持数据集的最新性。
C2_SR数据集可以用于获取城市扩展和土地利用变化的信息。在农业管理方面，C2_SR数据集可以用于农作物监测和农业生产估算。此外，C2_SR数据集还可以用于气候变化研究、灾害监测和资源管理等方面。 总之，Landsat 9的C2_SR数据集是一种重要的地表观测数据集，具有高质量
daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2数据集是将CLSM模型模拟的陆地表面水文过程与GRACE卫星测量得到的重力场数据相结合，进行数据同化得到的一组数据。该数据集提供了全球范围内每日0.25 x 0.25度分辨率的土壤含水量、蒸散发、地下水
中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有 * @Desc ： 数据集key为LANDSAT_8/02/T1/SR的Landsat8_C2_SR类数据集 * @Name : Landsat8_C2_SR_T1数据集 */ //指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件（如云量过滤）
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，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，包括晴空表面、全天空表面和冠层 UHII，为分析城市环境中的 UHI 趋势提供了坚实的基础。 空间信息 数据集显示，超过 80% 的
整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片。 每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。 下面是数据集中的类，以及每个类的10张随机图像 参数介绍 这些数据集的参数也是大同小异
🥦引言 在机器学习和深度学习中，数据集的加载和处理是一个至关重要的步骤。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来加载、转换和管理数据集。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch加载数据集，以便于后续的模型训练和评估。 🥦前期的准备 在实战前，我们
摘要 最近，在做行人检测的项目，想找一些行人的检测数据，来增强模型的效果，发现行人跟踪数据集可用，只需要把跟踪数据转为yolov5格式即可。 数据集 这些数据集来自百度飞桨的PaddleDetection项目。飞桨对一些特殊格式的数据做了格式的统一。格式如下： Caltech
功能，用于导入数据集。 --format 'gaia_imagenet': 指定数据集的格式为 gaia_imagenet，这是一种特定的数据集格式。 --input-path 'obs://ifantong/goodfood/datasetin/': 指定输入数据集的路径，位于OBS的
中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有 * @Desc ： 数据集key为LANDSAT_7/02/T1/SR的Landsat7_C2_SR类数据集 * @Name : Landsat7_C2_SR_T1数据集 */ //指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件（如云量过滤）
GLANCE 全球土地覆被训练数据集 GLanCE 培训数据集向公众开放，专为区域到全球土地覆被和土地覆被变化分析而设计。该数据集的中等空间分辨率为 30 米，时间跨度为 1984 年至 2020 年，在地理和光谱上代表了全球所有生态区域。每个训练单元提供多达 23 种土地覆
(PDSI)。干旱展望于每个日历月的第一个星期四发布，自该日起 32 天内有效。您可以在此处和气候引擎组织数据集页面获取有关此数据集的更多信息。前言 – 人工智能教程 标准降水指数 (SPI，Standardized Precipitation Index)，是一种衡量降水异常的方
集成学习不是一种具体的算法，而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略。其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型。集成学习简单的示例图如下： 通过训练得到若干个个体学习器，并通过一定策略得到一个集成学习器。 集成方式因为学习算法的不同
@License : (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司 * @Desc : 加载全球3小时气象数据集 */ //引用数据集，通过时间范围进行过滤，选择SoilMoi0_10cm_inst波段 var img = pie.ImageCollection("GLDAS/NOAH025_3H
在使用ModelArts之前，您需要做如下工作：注册华为云账号、完成ModelArts全局配置、以及熟悉OBS相关操作。 下载“钢筋检测数据集”训练数据 创建项目 模型训练 部署上线 测试样例图片 查看在线服务 关闭在线服务 实验完成后，为了防止继续
北美干旱监测 (NADM) 栅格数据集由国家环境信息中心 (NCEI) 和国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家综合干旱信息系统 (NIDIS) 生成。该数据集是加拿大、墨西哥和美国作者制作的北美干旱监测 (NADM) 的网格版本，其中对于每个 2.5 公里网格单元，该值由该地区当前的
= 4317总框数：6297使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 图片示例： 标注示例： 下载地址：https://download.csdn.net/d
测数据。举个简单的例子， 判别模型：给定一张图，判断这张图里的动物是猫还是狗 生成模型：给一系列猫的图片，生成一张新的猫咪（不在数据集里） 对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数的定义就不是那么容易。我们对于生成结果的
本次采用的数据集是Labelme标注的数据集，地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1nxo9-NpNWKK4PwDZqwKxGQ 提取码：kp4e，需要将其转为COCO格式的数据集。转换代码如下： 新建labelme2coco
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