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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据并转Tensorrt,收藏!

准备数据 环境配置 配置文件修改 训练 推理 转Tensorrt 1 准备数据 1.1 BDD数据 BDD100K是最大开放式驾驶视频数据之一,其中包含10万个视频和10个任务,目的是方便评估自动驾驶图像识别算法进展...该数据包括超过1000个小时驾驶数据,总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据具有地理,环境和天气多样性,从而能让模型能够识别多种场景,具备更多泛化能力。...这些丰富户外场景和复杂车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据任务包括图像标记,车道检测,可驾驶区域分割,道路对象检测,语义分割,实例分割,多对象检测跟踪,多对象分割跟踪,领域自适应和模仿学习。...YOLO V5标签文件和图像文件应位于同一目录下。 1.3 BDD数据转YOLO格式 Berkerley 提供了Bdd100k数据标签查看及标签格式转化工具。...机器视觉 CV 与你分享 AI 和 CV 乐趣 分享数据、电子书、免费GPU 长按二维码关注我们

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美团面试题:寻找数组尾操作最小值「建议收藏」

题目: 一个递增整形数组,如今操作是每次从数组开头取出一个元素放在数组末尾。连续n次这种操作后得到一个新数组, 如今把这个数组给你,请求出最少移动次数。...解析: 1 最easy想到方法就是依次遍历这个数组,找到最小值位置,这种时间复杂度就是O(n)。...数组先递增再递减,中值大于左值,那么此时最小值就处于数组右半部。 数组先递增再递减,中值小于左值,那么此时最小值就处于数组左半部。...数组单调递增,此时最小值就是数组首元素。...3 程序实现 依据解析中2思想,採二分查找法程序例如以下所看到: #include using namespace std; int getInvertNumber(int

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python爬人脸识别图片数据py

前言 最近在做机器学习下的人脸识别的学习,机器学习这个东西有点暴力,很大程度上靠训练数据量来决定效果。为了找数据,通过一个博客指导,浏览了几个很知名数据。...几个大型数据是通过发邮件申请进行下载,几个小型数据直接在网页链接下载,还有一个Pubfig数据则是提供了大量图片链接来让我们自己写程序来下载。...权衡了数据需求,最后选择Pubfig数据,于是就自己写了一个python图片采集程序,里面用了urllib和requests两种方法. 分析Pubfig提供下载文件特点 ?...这个数据文件提供了在数据集中出现所有人物 ?...这个数据文件提供了每个人urls 可以看出来这个数据处理其实非常简单了,可以通过readlines方式存进列表用空格分开一下数据就可以把urls提取出来了。

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oracle修改sequence最大最小值_oracle最大值记录

序列是oracle提供用于生成一系列唯一数字数据库对象,序列会自动生成顺序递增序列号,以实现自动提供唯一主键值,系列可以在多个用户并发环境中使用,并且可以为所有用户生成不重复顺序数字,而不需要任何额外...创建序列 序列和视图一样,并不占用实际存储空间,只是在数据字典中保存他定义信息。当创建序列时必须拥有create sequence系统权限。...Increment :该子句是可选,表示序列增量。一个正数将生成一个递增序列,一个负数将生成一个递减序列。默认值为1 minvalue:可选子句,决定序列生成最小值。...cycle: 可选关键字,当序列到达最大值(maxvalue)或者最小值(minvalue)时可复位并继续下去。如果达到极限。生成下一个数据将分别是最小值或者最大值。...如果使用NO CYCLE 选项,那么在序列达到最大值或最小值之后,如果再试图获取下一个值将返回一个错误。 order: 该选项可以保证生成序列值是按顺序产生

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数据 | 地理空间数据云30mDEM爬

DEM数据是我们经常用到一种数据,小编今天就带大家一块看一下怎么用python来爬地理空间数据30mDEM数据。 我们要爬DEM数据首先还是要有一个地理空间数据账号。...小伙伴们如果没有的话,还是需要申请一个地理空间数据账号。 地理空间数据网址: http://www.gscloud.cn/ 我们今天主要使用是pythonselenium库。...我们要爬数据,还要配置一下selenium。 1 selenium配置 selenium是自动调用浏览器下载数据,因此不用担心网站反爬虫,也不用进行复杂一些设置IP代理之类。...我们本次使用谷歌浏览器配合selenium进行爬数据。除了下载谷歌浏览器以外,我们还需要下载chromedriver,并且chromedriver要与谷歌浏览器版本对应。...我们看看下载数据,都是zip压缩包:

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基础知识 | R语言数据管理之数据子集

R语言数据管理之数据子集 在做任何数据分析第一步,是根据个人需求创建数据,存储数据结构是多样,包括向量,矩阵、数据框、因子以及列表等。...最近在处理一波量大数据,在运行程序过程中,因为前期数据处理错误却出现各种bug,经过检查数据发现是数据管理问题,为了巩固R语言基本数据管理,特地重新基础知识。...Pr1-5成为新数据 方法1 > newdata1<-mydata[,c(6:10)]#其中“,”表示默认选择所有行 > newdata1 Pr1 Pr2 Pr3 Pr4 Pr5 1 69...(列),保留Gender所在行,按照Age进行升序排列,row.names=TRUE将原始数据框中行名延续到了新数据框newdata1中。...,学R初心就是为了绘制实验过程产生数据图,然而随着深度学习,会发现,R语言数据分析也很重要,常常会在绘制图形过程中,因为数据框中存在格式不统一,字符或者缺失值等原因导致绘图失败。

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numpy.ndarray数据添加元素并转成pandas

参考链接: Python中numpy.empty 准备利用rqalpha做一个诊股系统,当然先要将funcat插件调试好,然后即可将同花顺上易语言搬到rqalpha中使用了,根据一定规则将各股票进行打分...只有一点,得到数据不够新,一般总是滞后一天,需要将爬实时数据保存到系统中,然后利用系统进行诊股。...首先需要考虑如何在ndarray中添加元素,以下为方法,最后将之保存到pandas中,再保存回bcolz数据中  1 单维数组添加  dtype = np.dtype([('date', 'uint32...dtype)) print(result) 4 转成pandas  import pandas as pd arr = pd.DataFrame(result) print(arr) 5 多维数组添加  2 添加方式对于数据量很大情况下明显速度会很慢...,可以采用先预分配空间,再修改数据方式:  import numpy as np dtype = np.dtype([('date', 'uint32'), ('close', 'uint32')])

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R语言指定列交集然后合并多个数据简便方法

思路是 先把5份数据基因名交集 用基因名给每份数据做行名 根据交集结果来提取数据 最后合并数据 那期内容有人留言了简便方法,很短代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件文件名,用到命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念,这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量将5份<em>数据</em>读入 需要借助tidyverse这个包,用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表,5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框<em>的</em>格式存储在其中 最后是合并<em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理<em>数据</em>,但是自己平时用到<em>的</em><em>数据</em>格式还算整齐,基本上用<em>数据</em>框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。

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数据划分--训练、验证和测试

为什么要划分数据为训练、验证和测试?         做科研,就要提出问题,找到解决方法,并证明其有效性。这里工作有3个部分,一个是提出问题,一个是找到解决方法,另一个是证明有效性。...前人给出训练、验证和测试 对于这种情况,那么只能跟随前人数据划分进行,一般比赛也是如此。...前人没有明确给出数据划分 这时候可以采取第一种划分方法,对于样本数较小数据,同样可以采取交叉验证方法。...只需要把数据划分为训练和测试即可,然后选取5次试验平均值作为最终性能评价。 验证和测试区别         那么,训练、校验和测试之间又有什么区别呢?...测试是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)数据性能,因此测试与验证和训练之间也是独立不重叠,而且测试不能提出对参数或者超参数修改意见

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数据】Cityscapes-流行语义分割数据

本文介绍用于智能驾驶场景语义分割数据Cityscapes。 1....Cityscapes数据简介 在几个月时间里,在 50 个城市春季、夏季和秋季,主要是在德国,但也在邻近国家/地区,从移动车辆中获取了数十万帧。它们不是故意在恶劣天气条件下记录。...对于剩余 23 个城市,每 20 秒或 20 米行驶距离(以先到者为准)选择一张图像进行粗略标注,总共产生20,000 张图像。 密集标注图像被分成单独训练、验证和测试。...粗略注释图像仅作为额外训练数据数据集中包含 19 种常用类别(详细类别34类)用于分割精度评估。...两行命令下载Cityscapes数据 为了使用 City Scapes 数据,您需要在他们网站 (https://www.cityscapes-dataset.com/) 上创建一个帐户,然后登录才能下载数据

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