VisDrone Test Challenge Dataset Zip File VDSR _ 2019 DET Challenge Version 3.4.7.zip-ITADN社区

CLARUS AI LEGAL CHALLENGE CUP: Competitive Code Repository + Project Overview (AI Legal Challenge Series

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资源说明1、该资源包含了完整的项目源码,下载后便于直接应用！2、本项目适合计算机科学与技术、数学相关以及电子信息工程等领域的课程研究与实践应用。3、如需进一步开发或应用该资源,需具备良好的代码理解能力,同时愿意投入时间进行深入研究和问题解决。

Camelyon16大挑战的实现 (camelyon16-grand-challenge).zip

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本项目为参加Camelyon16挑战赛设计并实现了基于深度学习技术的乳腺癌淋巴结转移检测系统，旨在提高病理图像中微小转移灶的自动识别能力。 camelyon16-grand-challenge 存储库包含了用于识别数字全幻灯片中的转移性腺癌的癌症检测系统的源代码。该系统基于WSI（Whole Slide Images，完整切片图像），并在Camelyon 16大挑战中开发完成，在接收者操作特性曲线下取得了优异的成绩。

Carvana Image Masking Challenge - Train.zip

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《Carvana Image Masking Challenge - Train.zip》包含了用于车辆分割任务的训练数据集，旨在提高自动驾驶和计算机视觉技术中对汽车识别的精度。 2017年7月，美国二手汽车零售平台Carvana在知名的机器学习竞赛平台kaggle上发布了名为“Carvana图像掩模挑战赛”（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。比赛数据分为train和mask两部分，由于全部数据量较大，单独上传了训练集数据，而对应的掩膜数据则通过另一个链接下载。

android-dev-challenge-compose-bloom

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放置此应用的名称在此 :scroll: 展示如何利用此程序美化您的家庭花园 :camera_with_flash: 屏幕截图执照 Copyright 2020 The Android Open Source Project Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the L

Carvana Image Masking Challenge: Training Masks

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Carvana Image Masking Challenge: Training Masks是一项专注于汽车图像处理的比赛，参赛者需创建准确的车体轮廓掩模，以提升自动驾驶与自动停车系统的性能。 Carvana 图像掩模挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）是美国二手汽车零售平台 Carvana 在 2017 年 7 月于知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布的一个比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。该数据集分为 train 和 mask 数据，由于全部数据较大，train 数据在另一个链接里单独上传。

Kaggle竞赛：Humpback Whale Identification Challenge

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Humpback Whale Identification Challenge是Kaggle举办的一项竞赛，参赛者需利用机器学习技术来识别和匹配海豚科数据库中的鲸尾图片，以促进对座头鲸的研究与保护。本次竞赛的目标是通过识别图片中的鲸鱼尾巴来分类不同种类的鲸鱼，这属于一个多分类问题。提供的数据集包括9850张训练图片（涵盖4251个不同的物种）以及15610张测试图片。这是我首次参加的比赛，在比赛中我最终取得了0.45426的成绩，并且在所有参赛者中排名为第45名/共528人，属于前9%的选手。我的比赛环境使用了以下软件版本：tensorflow-gpu: 1.4.1 和 keras-gpu: 2.0.5。以下是文件说明： - 输入部分包括notebook格式的比赛所需的输入数据。 - humpback-whale-identification-model-files 文件夹中包含了一个名为 Whale Recognition Model with score 0.78563.ipynb 的模型，该模型得分为0.78563。此文件是比赛过程中使用的重要资源之一。 - train.csv 是原始训练集的标注数据文件。 - train_aug.csv 则是在裁剪和进行数据增强处理后生成的新版本训练集标签文件，它被用于提高Keras_lb_0.38_to_0.42_cut_aug.py脚本的表现。

NFL-1st-and-Future-Impact-Detection-Kaggle-Challenge

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本竞赛为Kaggle举办的NFL影响力检测挑战赛，旨在开发算法预测美式足球比赛中球员碰撞产生的影响程度，促进运动员安全研究。 Kaggle-Challenge-NFL-1未来影响检测

PROSTATEx-2-Challenge 数据集组织者

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作为PROSTATEx-2-Challenge数据集的组织者，我负责维护和更新该数据集，并与研究团队合作推动前列腺癌影像分析技术的发展。该项目的目的是组织2017 SPIE-AAPM前列腺MR格里森成绩小组挑战赛的训练队列数据集。安装克隆仓库： ``` git clone https://github.com/UwemEkong/PROSTATEx-2-Challenge-Data-Set-Organizer.git cd PROSTATEx-2-Challenge-Data-Set-Organizer ``` 使用“javac *.java”命令编译程序时，可能会收到错误信息：“无法将Javac识别为内部或外部命令，可操作程序或批处理文件”。这表明您的计算机上未安装Java或者环境变量设置不正确。

栖息地挑战代码：habitat-challenge

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栖息地挑战代码（Habitat-Challenge）是一项旨在促进人工智能系统在多样化、复杂环境中的适应性和灵活性的竞赛或评估项目。 2021年人居挑战该存储库包含2021年挑战赛的入门代码、任务详细信息以及培训与评估设置。有关栖息地挑战的概述，请访问相关页面。如果您正在寻找我们的2020/2019年的入门代码，可以在相应位置找到它们。今年的任务包括两项具体的导航任务：PointNav和ObjectNav。 - PointNav要求从起点向北5米、向西3米移动。这项任务关注现实性和仿真到真实环境的可预测性（即根据其在模拟中的性能来预估实际机器人上的导航模型的表现）。 - ObjectNav的任务则是找到特定对象，如“找椅子”。它聚焦于自我中心的对象/场景识别和对物体语义的理解能力（例如：壁炉通常位于房屋内的哪个位置？） 2021年的更新显示，这些基准测试仍未被解决或停滞不前。因此，任务规范保持不变，除了代理程序在PointNav任务中使用的摄像机倾斜角度有所调整。现在，当代理人摄像头倾斜时，代理人可以观察到其前面的区域。

Packet Tracer PPP Skills Integration Challenge（第24-1版）

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