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計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 (4)

Dec 09, 2024 pm 07:43 PM

請(qǐng)我喝杯咖啡?

*備忘錄:

  • 我的帖子解釋了 MNIST、EMNIST、QMNIST、ETLCDB、Kuzushiji 和 Moving MNIST。
  • 我的帖子解釋了 Fashion-MNIST、Caltech 101、Caltech 256、CelebA、CIFAR-10 和 CIFAR-100。
  • 我的帖子解釋了 Oxford-IIIT Pet、Oxford 102 Flower、Stanford Cars、Places365、Flickr8k 和 Flickr30k。

(1) ImageNet(2009):

  • 有 1,331,167 個(gè)對(duì)象圖像(1,281,167 個(gè)用于訓(xùn)練,50,000 個(gè)用于驗(yàn)證),每個(gè)圖像都連接到來(lái)自 1000 個(gè)類別的標(biāo)簽: *備注:
    • 每個(gè)類都有一個(gè)或多個(gè)代表相同事物的名稱。
    • 您可以下載 ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz、ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012_img_val.tar。
  • 是 PyTorch 中的 ImageNet()。

Datasets for Computer Vision (4)

(2) LSUN(大規(guī)模場(chǎng)景理解)(2015):

  • 有場(chǎng)景圖像,有10個(gè)數(shù)據(jù)集臥室、橋梁教堂戶外、教室會(huì)議室,餐廳, 廚房客廳、餐廳塔樓
    • 臥室 有 3,033,342 張臥室圖像(3,033,042 張用于火車,300 張用于驗(yàn)證)。
    • 橋梁 有 818,987 張橋梁圖像(818,687 張用于火車,300 張用于驗(yàn)證)。
    • 教堂戶外有126,527張教堂戶外圖像(126,227張用于火車,300張用于驗(yàn)證)。
    • 教室有126,527張教室圖像(126,227張用于訓(xùn)練,300張用于驗(yàn)證)。
    • 會(huì)議室有229,369張會(huì)議室圖像(229,069張用于訓(xùn)練,300張用于驗(yàn)證)。
    • 餐廳有 657,871 個(gè)餐廳圖像(657,571 個(gè)用于火車,300 個(gè)用于驗(yàn)證)。
    • 廚房 有 2,212,577 張廚房圖像(2,212,277 張用于火車,300 張用于驗(yàn)證)。
    • 客廳有1,316,102張客廳圖像(1,315,802張用于火車,300張用于驗(yàn)證)。
    • 餐廳有626,631張餐廳圖片(626,331張用于火車,300張用于驗(yàn)證)。
    • 有 708,564 個(gè)塔圖像(708,264 個(gè)用于訓(xùn)練,300 個(gè)用于驗(yàn)證)。
  • 是 PyTorch 中的 LSUN(),但它有錯(cuò)誤。

Datasets for Computer Vision (4)

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

  • 有帶注釋的對(duì)象圖像,并且有 16 個(gè)數(shù)據(jù)集 2014 年訓(xùn)練圖像2014 Val 圖像 以及 2014 年訓(xùn)練/Val 注釋、2014測(cè)試圖像2014年測(cè)試圖像信息、2015 測(cè)試圖像2015 測(cè)試圖像信息、2017 訓(xùn)練圖像2017 Val 圖像2017 Train/Val 注釋, 2017填充訓(xùn)練/Val 注釋2017 全景訓(xùn)練/Val 注釋、2017 測(cè)試圖像 以及 2017 測(cè)試圖像信息2017 年未標(biāo)記圖像2017 年未標(biāo)記圖像信息: *備注:
    • 2014 年火車圖像 有 82,782 張圖像。
    • 2014 Val 圖像 有 40,504 張圖像。
    • 2014 Train/Val 注釋 對(duì)于 2014 Train 圖像2014 Val 圖像有 123,286 個(gè)注釋(82,782 個(gè)用于訓(xùn)練,40,504 個(gè)用于驗(yàn)證)。
    • 2014 年測(cè)試圖像 有 40,775 張圖像。
    • 2014 年測(cè)試圖像信息 有 40,775 個(gè)關(guān)于 2014 年測(cè)試圖像的注釋。
    • 2015 年測(cè)試圖像 有 81,434 張圖像。
    • 2015 年測(cè)試圖像信息 有 81,434 個(gè)關(guān)于 2015 年測(cè)試圖像的注釋。
    • 2017 年火車圖像 有 118,287 張圖像。
    • 2017 Val 圖片 有 5,000 張圖片。
    • 2017 Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋(118,287 個(gè)用于訓(xùn)練,5,000 個(gè)用于驗(yàn)證),用于 2017 Train 圖像2017 Val 圖像
    • 2017 Stuff Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋(118,287 個(gè)用于訓(xùn)練,5,000 個(gè)用于驗(yàn)證),用于 2017 Train 圖像2017 Val 圖像
    • 2017 Panoptic Train/Val 注釋 有 123,287 個(gè)注釋(118,287 個(gè)用于訓(xùn)練,5,000 個(gè)用于驗(yàn)證),用于 2017 Train 圖像2017 Val 圖像。
    • 2017 年測(cè)試圖像 有 40,670 張圖像。
    • 2017 年測(cè)試圖像信息 有 40,670 個(gè)關(guān)于 2017 年測(cè)試圖像的注釋。
    • 2017 年未標(biāo)記圖像 有 123,403 張圖像。
    • 2017 年未標(biāo)記圖像信息 有 123,403 個(gè)關(guān)于 2017 年未標(biāo)記圖像的注釋。
  • 也稱為COCO。
  • 是 CocoDetection() 或 CocoCaptions()

Datasets for Computer Vision (4)

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參數(shù)(parameters)是定義函數(shù)時(shí)的占位符,而傳參(arguments)是調(diào)用時(shí)傳入的具體值。1.位置參數(shù)需按順序傳遞,順序錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致結(jié)果錯(cuò)誤;2.關(guān)鍵字參數(shù)通過(guò)參數(shù)名指定,可改變順序且提高可讀性;3.默認(rèn)參數(shù)值在定義時(shí)賦值,避免重復(fù)代碼,但應(yīng)避免使用可變對(duì)象作為默認(rèn)值;4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù),適用于通用接口或裝飾器,但應(yīng)謹(jǐn)慎使用以保持可讀性。

解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。 解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象,生成器是簡(jiǎn)化版的迭代器,通過(guò)yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素,無(wú)更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。2.生成器通過(guò)函數(shù)定義,使用yield按需生成數(shù)據(jù),節(jié)省內(nèi)存且支持無(wú)限序列。3.處理已有集合時(shí)用迭代器,動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器,如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意:列表等可迭代對(duì)象不是迭代器,迭代器到盡頭后需重新創(chuàng)建,生成器只能遍歷一次。

python`@classmethod'裝飾師解釋了 python`@classmethod'裝飾師解釋了 Jul 04, 2025 am 03:26 AM

類方法是Python中通過(guò)@classmethod裝飾器定義的方法,其第一個(gè)參數(shù)為類本身(cls),用于訪問(wèn)或修改類狀態(tài)。它可通過(guò)類或?qū)嵗{(diào)用,影響的是整個(gè)類而非特定實(shí)例;例如在Person類中,show_count()方法統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建的對(duì)象數(shù)量;定義類方法時(shí)需使用@classmethod裝飾器并將首參命名為cls,如change_var(new_value)方法可修改類變量;類方法與實(shí)例方法(self參數(shù))、靜態(tài)方法(無(wú)自動(dòng)參數(shù))不同,適用于工廠方法、替代構(gòu)造函數(shù)及管理類變量等場(chǎng)景;常見(jiàn)用途包括從

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