制作数据集

参考博客:http://blog.csdn.net/juewu1993/article/details/54773269

     http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51201744

     http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50723212

http://blog.csdn.net/zhangjunbob/article/details/52769381 这个博客对pascal voc数据集进行了分析讲解

时间: 2024-09-30 23:01:04

制作数据集的相关文章

pytorch人脸识别——自己制作数据集

这是一篇面向新手的博文:因为本人也是新手,记录一下自己在做这个项目遇到的大大小小的坑. 按照下面的例子写就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms as T from torch import nn from torch.autograd import Variable

[Kaggle] dogs-vs-cats之制作数据集

Step 0:导入必要的库 import tensorflow as tf import numpy as np import os Step 1:获取图片文件名以及对应的标签 # you need to change this to your data directory train_dir = 'E:\\data\\Dog_Cat\\train\\'#Windows #train_dir = '/home/kevin/tensorflow/cats_vs_dogs/data/train/'#

卷积神经网络学习笔记与心得(2)数据集

机器学习领域有很多现成的数据集,它们由个人或组织制作.整理,且向外界公开下载,比如在字符识别领域有mnist数据集等,数据挖掘领域有Iris,Adult数据集等.这些数据集为相关技术研究者提供了很大的便捷,有了这些资源,研究者就可以把更多的精力放在模型的研究上,可以说这些数据集的制作整理者对推动数据挖掘和机器学习的发展做出了巨大的贡献. 不过,在不少情况下,这些数据集未必能满足我们的需求,这时就要我们自己制作数据集了.不得不说,这次的字符识别项目中制作数据集的经历着实让我感受到了那些数据整理者的

用tensorflow创建tfrecords格式的数据集

下面的代码是生成一个每个图片大小是227*227*1的tfrecord文件,label是这个类别的英文名. 原图片是256*256*3RGB型的.jpg文件,在制作数据集的时候由于对图片的颜色没有要求,所以为了节省空间,进行了灰度化处理. import tensorflow as tf import os import sys from PIL import Image import numpy as np # 数据集路径 TRAIN_DATASET_DIR = "E:/python文件/ten

训练 SSD-Tensorflow 遇到的若干问题

根据开源代码SSD-Tensorflow,训练数据的时候遇到若干问题,记录如下. 遇到的第一个问题 这个bug 无关SSD-Tensorflow本身. 首先制作tfrecords格式的数据,使用教程上指令: DATASET_DIR=./VOC2007/test/ OUTPUT_DIR=./tfrecords python tf_convert_data.py --dataset_name=pascalvoc --dataset_dir=${DATASET_DIR} --output_name=v

人工智能实践:全连接网络实践

输入手写数字图片输出识别结果 一.断点续训 关键处理:加入ckpt操作: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH) if ckpt andckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) 1.注解: 1)tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir,latest_filename=None

Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen

基于双目的传统算法 对静止的物体, 在不同的 viewpoints 同一时刻进行拍摄, 根据拍摄到的结果, 使用三角测量算法计算出平面 2D 图像在 3D 图像中的坐标 单目 Ground Truth 使用 MVS 得到的深度图 使用 MVS 直接得到的深度图有一些也是不符合实验的要求的, 需要对其进行 filtering 神经网络的输入 待计算深度的 RGB 图像(target image) 使用 Mask-RCNN 得到的行人分割图 在原始的 video 中得到的 reference ima

TensorFlow高效读取数据的方法——TFRecord的学习

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding):在TensorFlow程序运行的每一步,让python代码来供给数据. 从文件读取数据:在TensorFlow图的起始,让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据:在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较

利用CNN进行图像分类的流程(猫狗大战为例)

本文旨在总结一次完整的CNN图像分类过程(猫狗大战为例,使用Keras框架),免得经常遗忘.流程包括: 从Kaggle下载猫狗数据集: 利用python的os.shutil库,制作训练集和测试集: 快速开发一个小模型作为基准:(只要效果比随机猜略好即可,通常需要有一点过拟合) 根据基准表现进行改进,比如针对过拟合的图像增强.正则化等. 1 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 2 制作数据集 从Kaggle下载的猫狗数据集大概八百多兆,其中训练集包含25000张猫狗图,两类数量各占一半.为了