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Google ColabYOLOv3 PyTorch

在本文中,将共享用于处理视频代码,以获取Google Colab内部每一帧每个对象边界框 不会讨论 YOLO概念或体系结构,这里我们只讨论功能代码 开始吧 Wahid Khene在Unsplash...虽然fps,width和height根据原始视频使用 开始循环播放视频每个帧以获得预测。...将图像数据放入设备(GPU或CPU),并将像素从缩放0-255到0-1。...OpenCV视频编写器输出是Mp4视频,其大小是原始视频3倍,并且无法以相同方式显示在Google Colab上,解决方案之一是进行压缩(源) 使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg...尝试自己视频 转至谷歌Colab文件GitHub上 https://colab.research.google.com/github/vindruid/yolov3-in-colab/blob/master

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Google发布Objectron数据

数据包括15K带注释视频剪辑,并补充了从不同地理区域样本收集超过4M带注释图像(覆盖五大洲10个国家/地区)。...数据包括自行车,书籍,瓶子,照相机,谷物盒,椅子,杯子,笔记本电脑和鞋子,并存储在Google Cloud存储上objectron存储桶,具有以下资源: 视频片段 注释标签(实体3D边框) AR...支持脚本以基于上述指标运行评估 支持脚本以将数据加载到Tensorflow,PyTorch和Jax并可视化数据,包括“ Hello World”示例 有了数据,我们还将开放数据管道,以在流行Tensorflow...,PyTorch和Jax框架解析数据。...还提供了示例colab笔记本。 通过发布此Objectron数据,我们希望使研究界能够突破三维实体几何理解极限。我们还希望促进新研究和应用。例如视图合成,改进三维表达和无监督学习。

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Google Earth Engine(GEE) ——河流管理不善塑料垃圾数据

河流管理不善塑料垃圾数据数据显示了2015年全球河流受管理不善塑料废物(MPW)影响情况,以及根据三种情况预测2060年影响。...前言 – 床长人工智能教程 有四个全球数据,包括 2015年和2060年三种情况下MPW、 河流类型(例如,蜿蜒或辫状)。 过去36年河流迁移情况以及 人类对河流影响。...数据在《总体环境科学》上发表论文中作了进一步详细描述https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723004369,在Zenodo...数据存储库或使用这里互动地图。...Legacy of MPW in Rivers 管理不善塑料垃圾数据 Band 'MPW2015' = MPW input in 2015 Band 'MPW2060A' = MPW input in

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使用GoogleQuickdraw创建MNIST样式数据

数字如下所示: 它经久不衰主要原因是缺乏替代品。在这篇文章,我想介绍另一种方法,就是GoogleQuickDraw数据。...2017年QuickDraw数据应用于Google绘图游戏Quick,Draw。该数据由5000万幅图形组成。...图纸如下所示: 构建您自己QuickDraw数据 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己MNIST数据。...Google使每个图纸变为可用28x28灰度位图文件,这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像替代品。并且Google已经将数据公开。...在Keras 教程,使用Python自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部原始图像,并使用自动编码器在底部显示重建图像。 接下来我使用了一个R语言变分自编码器数据

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悄无声息,Google已禁止ColabDeepfake项目

有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源时代或已画上句号。...正由于GPU多核特性,Colab是类似Deepfake模型机器学习项目或执行数据分析理想选择。...在实际运用缺乏伦理限制一直是这项技术存在争议根源。...Deepfake遭禁 根据互联网资料馆网站archive.org历史数据,这项禁令出台于本月早些时候,Google Research部门悄悄将Deepfake列入了禁止项目的名单。...即使对于那些没有编码背景的人来说,Colab也可以让项目过程变得很平滑,这也就是为何那么多教程都建议用户运用Google“免费资源”平台来启动自己Deepfake项目。

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keras数据

数据在深度学习重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量数据。有人曾经断言中美在人工智能领域竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多数据。...像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类巨头,其产品属性天然拥有大量数据,那对于个人和小型创业公司,数据从哪儿来呢?...不过由于这些数据由不同组织创建,其格式也各不相同,往往需要针对不同数据编写解析代码。 keras作为一个高层次深度学习框架,提供了友好用户接口,其内置了一些公共数据支持。...通过这些数据接口,开发者不需要考虑数据格式上不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成数据。...出于方便起见,单词根据数据集中总体词频进行索引,这样整数“3”就是数据第3个最频繁单词编码。

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自定义数据上训练StyleGAN | 基于Python+OpenCV+colab实现

重磅干货,第一时间送达 概要 分享我知识,使用带有示例代码片段迁移学习逐步在Google colab自定义数据上训练StyleGAN 如何使用预训练权重从自定义数据集中生成图像 使用不同种子值生成新图像...我已使用以下预先训练权重来训练我自定义数据(有关更多详细信息,请参见Tensorflow Github官方链接) https://drive.google.com/uc?...id=1MEGjdvVpUsu1jB4zrXZN7Y4kBBOzizDQ 使用迁移学习在Google Colab自定义数据上训练style GAN 打开colab并打开一个新botebook。...将自定义数据从G驱动器提取到你选择colab服务器文件夹 !...结论 在此博客,我分享了我在Google colab服务器中进行 stylegan / stylegan2 实验时获得知识。

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Google Earth Engine——WRIGFWFORMAraw_output_firms数据

WRI注意:WRI决定停止更新FORMA警报。其目的是简化全球森林观测用户体验,减少冗余。我们发现,Terra-i和GLAD使用频率更高。...此外,以GLAD为标准,发现Terra-i在全球表现优于FORMA。 FORMA警报是使用两个MODIS产品组合来检测。NDVI(归一化植被指数)和FIRMS(资源管理系统火灾信息)。...为每个生态组单独开发模型,将这两个输入与清理区域联系起来,使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报最低阈值是25%像素被清除,尽管阈值因生态组而异,以尽量减少假阳性。...下面是一个快速介绍FORMA数据脚本示例。...收集数据时间段以N天为单位,其中N是警报_日期和最后一次MODIS NDVI更新之间天数。

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Google Earth Engine(GEE)——LandScan人口数据

2016年,最初LandScan USA模型被重新设计,以纳入地理空间技术进步、机器学习方法和新输入数据源。从那时起,我们每年都对基础模型进行改进,并每年发布一个新版本数据。...在LandScan USA首次启动时候,ORNL也在机器学习和计算机视觉方面进行了开拓性工作,特别是为了识别高空图像明显的人为信号。...这项工作最终实现了从高分辨率图像快速、大规模地检测人类住区,并成为早期开发美国以外地区改进分辨率人口分布努力基础,被称为Landscan HD。...LandScan HD模型采用了多模式数据融合、空间数据科学、大数据资源和卫星图像利用混合物。第一个国家尺度LandScan HD数据创建于2014年,此后不断有新国家尺度数据被开发出来。...免责声明:数据全部或部分描述是由作者或其作品提供。 论文引用: Sims, K., Reith, A., Bright, E., McKee, J., & Rose, A. (2022).

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Google Earth Engine——WRIGFWFORMAraw_output_ndvi数据

WRI注意:WRI决定停止更新FORMA警报。其目的是简化全球森林观测用户体验,减少冗余。我们发现,Terra-i和GLAD使用频率更高。...此外,以GLAD为标准,发现Terra-i在全球表现优于FORMA。 FORMA警报是使用两个MODIS产品组合来检测。NDVI(归一化植被指数)和FIRMS(资源管理系统火灾信息)。...为每个生态组单独开发模型,将这两个输入与清理区域联系起来,使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报最低阈值是25%像素被清除,尽管阈值因生态组而异,以尽量减少假阳性。...下面是一个快速介绍FORMA数据脚本示例。...收集数据时间段以N天为单位,其中N是警报_日期和最后一次MODIS NDVI更新之间天数。

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