Advertisement

交互数据集的Python脚本: Interaction-Dataset

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


简介:
Interaction-Dataset是一个利用Python编写的工具包,专门用于创建、管理和分析用户间的交互数据集,适用于研究与开发领域。 这些脚本可以帮助您处理和可视化交互数据集。 有关数据集的详细信息,请访问相关页面。 所需Python软件包: 请使用`pip install -r requirements.txt`命令安装它们。 用法: 1. 将INTERACTION数据集复制并下载到正确的位置。 2. 把曲目文件复制并下载至“recorded_tracks”文件夹中,每种情况保持一个独立的文件夹,结构与下载时一致。 3. 将地图复制并下载至maps文件夹。 您的文件夹结构应类似于: - 主目录 - recorded_tracks - 情景1 - trackfile_1.txt - ... - maps 可视化数据:从python文件夹运行`.main_visualize_data.py `以可视化特定场景。 如果您只想加载和使用轨道文件,请在python目录下执行`.main_load_track_file.py `来加载曲目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python: Interaction-Dataset
    优质
    Interaction-Dataset是一个利用Python编写的工具包,专门用于创建、管理和分析用户间的交互数据集,适用于研究与开发领域。 这些脚本可以帮助您处理和可视化交互数据集。 有关数据集的详细信息,请访问相关页面。 所需Python软件包: 请使用`pip install -r requirements.txt`命令安装它们。 用法: 1. 将INTERACTION数据集复制并下载到正确的位置。 2. 把曲目文件复制并下载至“recorded_tracks”文件夹中,每种情况保持一个独立的文件夹,结构与下载时一致。 3. 将地图复制并下载至maps文件夹。 您的文件夹结构应类似于: - 主目录 - recorded_tracks - 情景1 - trackfile_1.txt - ... - maps 可视化数据:从python文件夹运行`.main_visualize_data.py `以可视化特定场景。 如果您只想加载和使用轨道文件,请在python目录下执行`.main_load_track_file.py `来加载曲目。
  • BuildStage
    优质
    BuildStage交互脚本是一种用于自动化软件构建和部署流程的工具或语言,它通过定义一系列任务及其执行逻辑来提高开发效率并减少人为错误。 在安装 Oracle E-Business Suite 12.2.0 期间,在执行 builstage.sh 脚本的过程中,可以参考以下交互脚本指导来完成相关步骤。请注意文件名中的拼写错误(应该是buildstage.sh而非builstage.sh)。确保按照文档和官方指南进行操作以顺利完成安装过程。
  • Shell方式
    优质
    本文探讨了Shell脚本中实现用户交互的方法和技巧,包括如何获取、处理和验证输入数据。 分享一些关于Shell脚本交互方法的例子,希望大家互相学习!
  • 批量将json转为datasetpython
    优质
    这是一个Python脚本工具,能够高效地将JSON文件批量转换为Dataset格式,便于数据处理和机器学习任务。 使用Labelme工具标注图片时,默认情况下只能处理一张图片的转换。为了批量处理多张图片,请将以下代码替换到E:\anaconda\Lib\site-packages\labelme\cli文件夹下的json_to_dataset.py文件中(这是通过Conda安装Labelme后的默认路径)。然后,在你希望保存生成数据集的位置打开命令行,输入`labelme_json_to_dataset C:/Users/llin/Desktop/tomato/FCN` (请将后面的路径替换为包含你的JSON文件的实际位置)。
  • KNN- dataset
    优质
    本数据集为K近邻算法(KNN)设计,包含多维度特征向量及对应分类标签,适用于模式识别与机器学习研究。 KNN算法在处理海伦的约会数据集时非常有效。通过分析这些数据,可以预测一个人是否适合与海伦约会。该方法基于已知的数据点来确定新样本所属类别或预测数值,适用于分类和回归问题。在这个特定的应用场景中,我们利用了邻居之间的相似性来进行模式识别,并据此做出决策。
  • 眼睛 - Eye Dataset
    优质
    《眼睛数据集》是一套专为眼部图像分析设计的数据集合,包含多种眼部状况的图片及标注信息,旨在促进眼疾早期检测与诊断的研究。 该数据集包含2423个对象,其中直接从互联网收集了1192个双眼睁开的对象,并且从“野生标签脸”(LFW)数据库中选择了1231个双眼睁开的对象。数据集文件名为Eye Dataset_datasets..txt和Eye Dataset_datasets..zip。
  • 海啸 - Tsunami Dataset
    优质
    海啸数据集提供有关海啸事件的历史记录、地理信息及模拟数据,旨在支持灾害预防与研究。该数据库包括波高、浪涌速度等关键参数。 该数据集也称为全球历史海啸数据库,包含从公元前2100年到至今的约2400个海啸的历史记录及相关信息,涵盖了大西洋、印度洋、太平洋以及地中海和加勒比海区域的数据。
  • UT-Interaction 人体动作视频
    优质
    UT-Interaction 数据集是一套包含复杂人体互动场景的视频资料库,旨在支持行为识别与理解的研究工作。 UT-Interaction 是一个人类交互动作视频数据集,包含20个视频序列,涵盖了6种人类互动行为:握手、指点、拥抱、击打、推搡和踢拳。每个视频的格式为720x480像素,帧率为30fps,并且视频中的人像大小约为200像素。