Advertisement

令人惊叹的卫星图像数据集::satellite_selector:包含计算机视觉与深度学习标注的训练资料清单-源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这是一个集合了计算机视觉和深度学习标注的卫星图像数据集。它提供了大量高质量、多样化的卫星影像,用于模型训练及算法开发。同时附带相关源代码。 令人敬畏的卫星图像数据集:带有计算机视觉和深度学习注释的卫星图像训练数据集列表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ::satellite_selector:-
    优质
    这是一个集合了计算机视觉和深度学习标注的卫星图像数据集。它提供了大量高质量、多样化的卫星影像,用于模型训练及算法开发。同时附带相关源代码。 令人敬畏的卫星图像数据集:带有计算机视觉和深度学习注释的卫星图像训练数据集列表。
  • 概览
    优质
    本资料全面介绍和分析了计算机视觉领域中广泛使用的深度学习数据集,涵盖图像分类、目标检测等多个方面。 图像去噪开源数据集资源汇总 图像分割开源数据集资源汇总(包括天空图像、骨架分割、多品种果花等) 安全帽、头盔、反光衣及垃圾分类识别的开源数据集汇总 RGB-T 开源数据集资源汇总 全面的 3D 视觉数据集汇总 医学图像开源数据集汇总 21个深度学习开源数据集分类汇总 真实场景图像检测开源数据集汇总 人群计数和行人检测等开源数据集资源汇总 人体姿态估计相关开源数据集介绍及汇总 15个目标检测开源数据集汇总 工业检测的10个开放性数据集总结 图像去雾开源数据集资源汇总 自动驾驶方向的开源数据集资源汇总(涵盖驾驶场景分割、车道线检测、BEV语义分割等) 关键点检测相关开源数据集汇总 医学图像领域第二个部分的数据集合汇编 针对自动驾驶领域的另一个全面开放性数据集总结 用于图像分类的相关优质开源数据集汇总
  • 纸飞
    优质
    令人惊叹的纸飞机带领读者探索纸飞机的魅力与奥秘。从简单的折纸技巧到复杂的空气动力学原理,展现纸飞机背后的创意和科学。 这个PDF文档介绍了如何折叠各种漂亮的纸飞机,文件大小为65M。由于我只能上传不超过60M的文件,因此将文档分成了两个部分进行压缩:不可思议的纸飞机.part1.rar 和 不可思议的纸飞机.part2.rar。请确保下载并解压这两个卷才能完整获取内容。
  • 优质
    本资料深入探讨用于人脸检测与识别的深度学习模型中的训练数据集,涵盖数据收集、标注方法及隐私保护策略。 深度学习人脸训练数据集包含13233张人脸图像,可以用于TensorFlow等人脸识别模型的训练学习。
  • 免费课:PPT-教
    优质
    本课程提供全面的计算机视觉深度学习教程,包含详细的PPT讲解、丰富的教学资料和配套练习题,助力学员系统掌握相关技能。 深度学习公开课:计算机视觉PPT 这段文字已经按照要求进行了处理,去掉了所有联系信息和其他链接。如果需要进一步的信息或细节,请告知具体内容需求。
  • MATLAB中
    优质
    本资源深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中利用深度学习技术进行计算机视觉应用开发,包含丰富的源代码示例。 深度学习(DL)是机器学习(ML)领域中的一个新方向,它使机器学习更接近最初的目标——人工智能(AI)。深度学习旨在从样本数据中发现内在规律并构建表示层次,在此过程中获得的信息有助于解释文字、图像和声音等类型的数据。其最终目标在于让计算机能够像人类一样具备分析与学习能力,并且可以识别文本、图片以及音频信息。 作为一种复杂的机器学习技术,深度学习在语音和图像识别方面取得了显著成果,远超以往的技术水平。自2016年阿尔法狗战胜人类围棋选手之后,深度学习的热度持续上升。然而,在喧嚣过后人们开始回归理性思考:尽管人工智能已经取得了一些进展,但距离真正的智能还有很长一段路要走。
  • 模型洗及转换.zip
    优质
    本资料包涵盖使用机器学习和深度学习技术进行数据预处理的方法,包括清洗和转换步骤,以优化模型训练效果。 数据清洗与转换涉及使用多种机器学习和深度学习模型进行训练,包括LSTM、GRU、Attention机制、Transformer架构、BERT模型以及Stacking技术。此外,还应用了传统的随机森林(RF)、XGBoost、GBDT、AdaBoost和支持向量机(SVM)及朴素贝叶斯(NB)等算法。
  • 银行卡卡号
    优质
    本数据集专注于银行卡卡号识别领域,采用计算机视觉与深度学习技术,提供大量标注图像样本,旨在推动金融信息安全及自动化识别研究进展。 近期整理了一些银行卡的数据集,免费分享给大家用于深度学习模型的训练等用途。数据集中包含3种类型的近千张图片。
  • 优质
    深度学习的数据集标注涉及为训练模型准备高质量数据的过程,包括图像分类、目标检测等多种任务,是提升AI应用准确性的关键步骤。 主要用于图像中的目标检测,能够快速准确地标记出目标的具体位置,方便用户进行训练和测试工作,大大减轻了人工标注的工作量。
  • 面试题
    优质
    本书为应试者提供了丰富的计算机视觉领域基于深度学习技术的面试题目,涵盖算法原理、应用实践等多个方面,旨在帮助读者深入理解并掌握相关知识。 深度学习计算机视觉面试题目集锦涵盖了各大互联网公司常见的面试题,内容非常全面,掌握后可以应对大多数面试场景。