下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含葡萄牙银行营销活动的结果，开展的活动主要基于直接电话，向银行客户提供定期存款。...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
其他 人类活动识别可用于的实践应用包括： 给硬盘中的视频数据集自动分类/分组。...想要学习如何利用OpenCV和深度学习来实现人类动作检测，请继续阅读本教程。 在这篇教程的第一部分，我们先来讨论下Kinetics数据集，该数据集用来训练人类活动识别模型。...Kinetics数据集 图1：教程中所采用的人类活动识别深度学习模型是利用Kinetics 400数据集来完成预训练的 我们的人类活动识别模型是利用Kinetics 400数据集来完成训练的。...人类活动识别问题还远远没有解决，但在深度学习和卷积神经网络的帮助下，我们已经朝这个方向迈出了一大步。 总结 在这篇教程中告诉你如何用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别。...为了完成这一任务，我们借助了Kinetics数据集对人类活动识别模型进行了预训练，这一数据集包含400-700种人类活动（取决于你使用的数据集的版本）和超过300,000个视频剪辑。
来自微软的Kinect人体姿态数据集。 ?...来自ETHZ（苏黎世联邦理工学院）的行为识别数据集，包含了超过61000张图片。 ?...该数据集包含了大量不同的手势图片（深度图），这些图片均由RGBD传感器所记录。 ?...该数据集包含了53个视频项目，主要拍摄了在不同场景下人行走的视频。 ?...这是一个俯拍舞蹈视频数据集。 ?
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。...现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。...尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明确，这使得我们很难构建精确标注的动作视频数据集。...为了推进人类动作识别方面的研究，谷歌发布了新的数据集 AVA（atomic visual actions），提供扩展视频序列中每个人的多个动作标签。...这表明，未来 AVA 可以作为开发和评估新的动作识别架构和算法的测试平台。 我们希望 AVA 的发布能够帮助人类动作识别系统的开发，为基于个人动作精确时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供了机会。
数据集[1] 提取码：mrfr 浏览本文前请先搞懂K近邻的基本原理：深入浅出KNN算法 算法实现步骤： 1.数据处理。...具体做法就是将32X32的数据每一行接在一起，形成一个1X1024的数据，这样我们就可以计算欧式距离。...2.计算测试数据到所有训练数据的距离，并按照从小到大排序，选出前K个 3.根据距离计算前K个样本的权重4.将相同的训练样本的权重加起来，返回权重最大样本的标签 代码实现： import os def...test_data): train_data, length = load_data('manifold/digits/trainingDigits') distance = [] #存储测试数据到所有训练数据的距离...print(knn_mnist(K, test_data[i][j])) if __name__ == '__main__': test() References [1] 数据集
MINST介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology )。...训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员，测试集(test...我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字，是不是像识别验证码一样。...本文会介绍两种方法： softmax回归 卷积神经网络（CNN） ---- softmax回归 读取数据 首先读取数据，MINST数据集中每个图片都是 ?...Tip： TensorFlow可以自动下载MINST数据集，而且很容易失败，所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。
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。...@Time : 2020/10/16 16:19 # @Author : tcc # @File : cifar_test.py # @Software : pycharm # 使用cnn模型训练识别...cafir数据集 import keras # 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性...MaxPooling2D # 引入numpy矩阵运算 import numpy as np # 加载模型模块 from keras.models import load_model # 文件读取，打开本地文件读取数据集数据...def open_file_data(): pass # 1.本地加载数据集 def load_dataset_data(): # 加载训练集50000张32x32的rgb图片，测试集
Otherwise, try to get the data via your browser directly from: 下载后替换原来的文件就没有问题了 http://yann.lecun.com...ubyte.gz from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data在未来的版本中将被移除解决方法 在学习神经网络时，经常会用到MNIST数据集...，使用Tensorflow导入数据集的时候，使用以下方法有时会出现警告 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import
编辑丨极市平台 导读 本文总结整理了10个开源的人脸识别数据集，并附有相关下载链接，希望能给大家带来一些帮助。...1.哥伦比亚大学公众人物脸部数据库 数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9 PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联网上 200 人的 58,797...该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。...4.MTFL人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/6fHmaT 该数据集包含 12,995 张人脸图像，这些图像用 (1) 五个面部标志，(2) 性别、微笑、戴眼镜和头部姿势的属性进行了注释...6.PersonID人脸识别数据集 数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR 该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。
上次提到最近做车牌识别，模型训练出来的正确率很高，但放到真实场景里面，识别率勉强及格，究其原因还是缺少真实环境数据集。...车牌涉及个人隐私，也无法大量采集到，国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集，但车牌基本都是皖A打头的，因为采集地点在合肥。...基于这个原因，训练的车牌数据集只好自己生成，和大家分享一下这个生成思路， 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...第二步找一张完整的车牌背景图，上面没文字，通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像，最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据集
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。...该数据集以人类为中心进行标注，包含80类动作的 57600 个视频片段，有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址：https://research.google.com/ava/ 论文：https://...尽管在过去的几年里，对图像进行分类和在图像中寻找目标对象方面取得了令人兴奋的突破，但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。...谷歌上周发布一个新的电影片段数据集，旨在教机器理解人的活动。...研究者希望AVA的发布将有助于人类行为识别系统的研究，为基于个人行为层面的精细时空粒度的标签对复杂活动进行建模提供机会。
MNIST MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)....测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST数据库的文件格式 数据以非常简单的文件格式存储，用于存储矢量和多维矩阵。...所以对于训练集（train-images-idx3-ubyte：training set images ）数据的偏移量从offset 0016开始。...而标签集（train-labels-idx1-ubyte）数据的偏移量是从offset 0008开始的。 将读取的数据转化成数字保存到列表中，然后使用matplotlib输出一下效果。 代码 #!...参考 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据集 https://
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 Tusimple 是一家做自动驾驶的公司，他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据，其中有一些是和车道线检测相关的。...2018年6 月份，其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛，公开了一部分数据及其标注。...数据下载数据是：https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段...raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和 h_samples 是数据具体的标注内容，为了压缩，h_sample 是纵坐标（应该是从上到下拍好顺序的），lanes...然后取车道线（如论虚实）与该标注线交叉的点 利用以下脚本可以处理得到标注的数据，这个脚本稍微改动下也可以作为深度学习输入的图像。
print('accuracy：', sum / len(Y_test)) if __name__ == '__main__': bp_test() 结果： 注意第一次运行时，导入数据的第一条语句
本篇我们还是用序列化的（串行的）卷积神经网络，基于CIFAR-10数据集创建图像识别模型。...cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 #(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() #从网络下载数据集...loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) tf.keras.Model.fit()进行测试试数据与模型的拟合...可以看出，训练完后模型在验证集上的预测准确度高达98%。..., x_test / 255.0 #加载模型 new_model = tf.keras.models.load_model('my_cifar10_model.h5') #利用加载后的模型对整个验证集做预测
fashion_mnist 和 mnist 一样，都是深度学习入门用的简单数据集，两者的图片尺寸一样，都是28x28。...fashion_mnist的训练集有6万张图片，测试集有1万张图片，全是衣服、鞋、包包之类的图片，共10个类别： Label Class： 0 T-shirt/top 1 Trouser 2...plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() ''' #加入新的维度，Conv2D需要颜色chanels维度 #彩色图片数据集就不需要...下面的代码用于预测一组图片（测试集）： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 21 18:12:16 2019 @author: Administrator...25张图片全部都能正确识别： ?
三、 计算时间和空间线性于训练集的规模（在一些场合不算太大），样本过大识别时间会很长。 四、 k值比较难以确定。...mnist手写数据识别 mnist是一个手写数字的库，包含数字从0-9，每个图像大小为32＊32，详细介绍和数据下载见这里 ---- 用到了PIL,numpy这两个python库，没有安装的可以参照我的另外一篇博客去配置安装...，这就不多说了 代码是我修改的大牛的原始代码生成的，参见下面的参考文献，我也已经上传CSDN，一份是大牛的原始代码，一份是新的 ---- 我们需要使用KNN算法去识别mnist手写数字，具体步骤如下...xrange(cols): imgVector[0, row * 32 + col] = int(lineStr[col]) return imgVector KNN识别...if value > maxCount: maxCount = value maxIndex = key return maxIndex *识别结果
Guo 的研究进一步拓展了一个相对较新的领域，即人类活动识别。在领域中，计算机仅根据传感器数据来预测人的运动。...这听起来可能非常「老大哥」，但是任何拥有 Fitbit、Apple Watch 或其他活动追踪器的人都已经从人类活动识别中获益了。例如，你的智能手表使用嵌入式陀螺仪计算你的步数。...这个漂亮的盒子使用红外线、摄像机和深度传感器来识别你在游戏中的动作。 作者解释说：「人类活动识别被广泛应用于许多领域，如智能家居的监控、火灾探测和救援、医院病人管理等。」...与面部识别形成鲜明对比的是，到目前为止，围绕在人类活动跟踪的隐私问题上，相关的讨论还很少。...我们希望收集更多的摔倒行为数据集，以达到更高的准确性」他说。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
简介 ERA5-HEAT数据集 该数据集提供了一组代表室外条件下人类热应力和不适指数的完整历史重建。该数据集也被称为ERA5-HEAT（人类热舒适度），代表了当前生物气候学数据记录制作的最先进水平。...该数据集围绕两个主要变量展开：1）平均辐射温度（MRT）；2）通用热气候指数（UTCI）。这些变量描述了人体如何体验大气条件，特别是气温、湿度、通风和辐射。...该数据集是利用欧洲中期预报中心（ECMWF）的ERA5 再分析计算得出的。ERA5将模型数据与世界各地的观测数据结合在一起，对地球气候及其近几十年的演变提供了全球范围内完整一致的描述。...数据集说明 空间信息 Attribute Details Spatial extent Global Spatial resolution 27.75km (.25 deg) Temporal resolution
数据集不平衡问题 ⚖️ 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇文章中，我们将探讨数据集不平衡问题及其对模型训练效果的影响。...然而，在实际应用中，我们常常会遇到数据集不平衡的问题。数据集不平衡会导致模型对某些类别的预测准确率高，而对其他类别的预测准确率低，严重影响模型的实际应用效果。...本文将详细介绍数据集不平衡问题的成因、影响及常见解决方案。...正文内容 数据集不平衡问题的成因 数据集不平衡问题通常由以下几种原因引起： 自然现象：某些类别在现实世界中本来就很少见，例如疾病的发生率。...过拟合问题：模型可能会对多数类别过拟合，而对少数类别欠拟合。 偏差问题：模型在实际应用中可能出现严重的偏差，导致预测结果不可靠。 解决数据集不平衡问题的方法 1.
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