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将GTA5转换为CityScapes的20类可训练数据

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简介：
本项目致力于将《GTA5》游戏环境转化为适用于Cityscapes数据集标准的20类可训练数据，促进自动驾驶技术研究。 将GTA5转换为Cityscapes数据集的20类可训练格式。

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  • 将GTA5转换为CityScapes的20类可训练数据
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    本项目致力于将《GTA5》游戏环境转化为适用于Cityscapes数据集标准的20类可训练数据，促进自动驾驶技术研究。 将GTA5转换为Cityscapes数据集的20类可训练格式。
     
  • CityScapes/Foggy CityScapes数据集转换为VOC格式
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    本项目致力于将CityScapes和Foggy CityScapes数据集转化为Pascal VOC数据集格式，旨在促进跨数据集的研究与应用。 将cityscapes/foggy_cityscapes数据集转换为Pascal Voc格式的Matlab代码。
     
  • 使用 PyTorch 将自己的图片数据转换为可训练的数据格式
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    本教程介绍如何利用PyTorch框架将个人图像数据集准备成可供深度学习模型训练的格式，涵盖数据预处理和加载的关键步骤。 为了使用自己的图像数据，并且需要仿照pytorch的数据输入方式创建一个新的类，在这种情况下，数据格式为numpy.ndarray。首先将图片保存到numpy数组中，然后可以按照以下步骤来创建类： ```python from torch.utils.data import Dataset import numpy as np class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None): self.path_img = path_img # 图片路径或实际的numpy数组数据 self.targets = path_target # 目标路径或者目标的实际数据 self.transforms = transforms ``` 注意：`path_img` 和 `path_target` 可以是文件路径，也可以直接是包含图像和标签的numpy.ndarray。如果需要对图片进行变换（如缩放、裁剪等），可以传入一个transform对象到构造函数中。
     
  • 将KITTI数据集转换为VOC格式以适应YOLO训练
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    本文章介绍了如何将流行的KITTI数据集转换成VOC格式，以便于使用YOLO模型进行目标检测任务。通过详细步骤和代码示例指导读者实现这一过程。 将KITTI数据集转化为VOC数据集以用于YOLO训练和目标检测的相关介绍可以在博客中找到。
     
  • CityScapes数据集上DeepLabV3+的预训练模型
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    本段介绍了一个在CityScapes数据集上进行预训练的DeepLabV3+模型。此模型专为城市环境图像语义分割任务优化，提供高质量的城市场景解析能力。 一个在Cityscapes数据集上预训练的deeplabv3plus语义分割网络模型取得了最佳效果。.ph文件包含了该模型的相关信息。
     
  • 基于CityScapes数据集的DeeplabV3模型训练
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    本研究利用Cityscapes数据集进行深度学习实验，专注于DeeplabV3模型的优化与训练，旨在提升城市场景图像语义分割精度。 deeplabv3模型在cityscapes数据集下训练的原代码位于GitHub仓库：https://github.com/fregu856/deeplabv3.git。该代码中存在一些bug，我已经进行了修复，并设置为可以免费下载。
     
  • 将数据库表转换为Java实体类
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    本教程详解如何高效地将数据库表结构转化为Java语言中的实体类，助力开发者快速构建模型层代码，提升开发效率。 生成的文件可以在UE或Eclipse中打开，如果使用记事本打开则显示格式不友好。
     
  • 将PyTorch训练的图像分类模型转换为ONNX并进行测试
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    本项目介绍如何使用Python和PyTorch训练一个图像分类模型，并将其导出为ONNX格式。接着详细说明了如何加载该模型并在不同框架下进行预测验证，确保其兼容性和性能。通过实际案例演示整个转换与测试过程。 1. 搭建一个简单的二分类网络，并使用PyTorch进行训练和测试； 2. 将用PyTorch训练得到的.pth模型转换为ONNX格式，并进行编码测试； 3. 包括用于训练和测试的数据集，已经完成训练的.pth模型以及转换后的ONNX模型，同时提供完整的Python代码及C++实现。 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”以执行数据读取、模型训练、模型测试以及导出ONNX操作；然后运行“TestOnnx.cpp”，通过配置OpenCV来验证ONNX模型的正确性。
     
  • 将Mask_RCNN训练模型的PB文件转换为PBTXT文件
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    本教程详细介绍如何将Mask_RCNN模型的PB格式文件转化为便于阅读和编辑的PBTXT格式，适用于需要深入研究或修改预训练模型结构的研究者。 使用TensorFlow训练mask_rcnn模型后，可以将生成的pb文件转换为pbtxt文件，并利用opencv4.0.1进行调用。
     
  • 将 synthetic-text-to-sql 数据集从 Parquet 转换为 jsonl 以优化模型训练
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    本项目旨在通过将synthetic-text-to-sql数据集由Parquet格式转换成jsonl格式，提高大规模语言模型在SQL查询生成任务中的训练效率和效果。 synthetic_text_to_sql 数据转换涉及训练集与测试集的处理。需要编写一个 Python 转换程序来完成这项任务。