Advertisement

卡通破冰行动数据集压缩包。

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

简介：
利用CartoonGan进行训练所采用的真实数据集来源于“破冰行动”项目，包含256行256列的图像，总计超过7000张，每张图像均从150帧中截取而来，并且几乎没有出现重复的帧数，从而实现了训练完成后将“破冰行动”这部电影视频转换成动漫效果。最终呈现的效果令人满意。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 卡通破冰行动数据集.rar
    优质
    卡通破冰行动数据集包含了一系列用于训练和测试算法以识别、分析卡通人物及场景的数据文件，适用于机器学习与人工智能研究。 CartoonGan训练使用的是破冰行动的256*256分辨率的真实数据集，包含7000多张图片，每150帧截取一张，几乎没有重复。经过训练后，可以将破冰行动视频转换为动漫风格，效果不错。
     
  • multi30k数据集压缩包
    优质
    Multi30K数据集压缩包包含了30,000多条英语到德语和法语的平行文本对，适用于机器翻译任务的研究与开发。 Multi30k数据集是torchtext中包含的机器翻译相关数据集之一。在运行PyTorch教程《使用torchtext进行语言翻译》时，如果因为网络原因无法自动下载该数据集，可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录下以继续运行。
     
  • COCO行人数据集压缩包第一部分
    优质
    COCO行人数据集压缩包第一部分包含了用于训练和测试行人检测模型的基础图像与标注文件，旨在促进计算机视觉领域的研究与发展。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了大量的图像和对应的标注信息，用于对象检测、分割以及关键点识别的研究与开发工作。该数据集中的人体部分特别详细地描绘了行人的各种姿态，并且提供了丰富的标签以支持对复杂场景中人体的理解和分析。
     
  • COCO行人数据集压缩包第八部分
    优质
    该压缩包为COCO行人数据集的第八部分，包含大量标注的行人图像数据，适用于目标检测和追踪研究。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准测试平台，用于评估物体检测、分割及人体姿态估计算法的性能。该数据集包含大量标注的人体实例图像，并且支持多种任务的研究与开发工作。
     
  • COCO行人数据集压缩包第12部分
    优质
    这是一个包含COCO数据集中行人类别图像的压缩文件集合的第12部分，适用于研究和开发人员在行人检测与识别任务中使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的标准数据集，主要用于物体检测和分割任务的研究与开发。该数据集包含了丰富的图像标注信息，包括但不限于人物的边界框、关键点等细节，为学术界及工业界的科研人员提供了宝贵的资源。
     
  • COCO行人数据集压缩包第10部分
    优质
    这是一个包含COCO行人数据集第10部分的压缩文件，内含用于训练和测试的人体检测与识别图像及标注信息。适合研究与开发使用。 COCO行人数据集是一个广泛使用的计算机视觉领域中的对象检测和分割的数据集。它包含了大量的图像及其标注信息，特别适用于研究行人的识别与定位问题。该数据集中包含了丰富的场景变化及复杂的背景环境，为研究人员提供了宝贵的测试资源。
     
  • COCO行人数据集压缩包第四部分
    优质
    COCO行人数据集压缩包第四部分包含了详细标注的行人图像和相关信息，旨在促进计算机视觉研究中的目标检测与识别工作。 COCO行人数据集是一个广泛使用的图像识别数据集，包含了大量关于行人的图片及相关标签信息。该数据集为研究者提供了丰富的资源来训练和发展各种计算机视觉算法和技术。
     
  • CCPD2019压缩包数据集第一部分
    优质
    CCPD2019压缩包数据集第一部分包含了从中国各地收集到的大量车辆图像及其对应的车牌信息。该数据集旨在支持智能交通系统中的车牌识别研究，促进相关算法的发展与优化。 CCPD2019压缩包数据集可以免网盘下载。由于上传文件大小限制，该数据集被分为13个压缩包。使用7z软件可以提取所有解压后的文件。只需为第一个压缩包支付积分即可获取全部内容。
     
  • 黄河子流域数据集压缩包
    优质
    本压缩包包含详尽的黄河各子流域地理与环境数据，旨在支持水资源管理、生态保护及科学研究。内含高精度地图、流量水质记录等关键信息。 黄河流域的子流域是指黄河干流及其支流所划分出的不同区域。这些子流域在地理、气候和水文特征上各具特色，对于研究黄河流域的水资源管理和生态环境保护具有重要意义。
     
  • FewRel 1.0 数据集与代码压缩包
    优质
    FewRel 1.0数据集与代码压缩包包含了一个专为few-shot关系抽取设计的数据集及其实现代码，旨在促进基于少量样本学习的研究进展。 在自然语言处理（NLP）领域，关系抽取是一项重要的任务，它旨在识别文本中的实体间的关系。近年来，在深度学习的推动下，小样本关系抽取（Few-Shot Relation Extraction, FewRel）成为了一个热门的研究方向。清华大学NLP团队在此方面取得了显著成果，并发布了FewRel1.0数据集及相应的源代码，为研究者提供了一个标准平台进行实验和创新。 FewRel1.0 数据集专为小样本关系抽取设计，在训练、验证与测试集中均包含有限数量的关系类别。主要包括以下三个文件： - `train.csv`：用于模型训练的训练数据集。每个样本包括实体对（头实体，尾实体）、它们之间的关系类型以及所在的句子。在小样本环境下，每种关系类型的标注样本较少，这要求模型能够从少量样例中学习到关系特征。 - `test.csv`：用于评估模型性能的测试数据集。它同样包含了实体对、关系类型和句子信息，但其中的关系类别可能未出现在训练集中。因此，需要确保模型具备良好的泛化能力以应对新出现的关系类型。 - `val.csv`：在训练过程中调整参数所使用的验证数据集。其结构与训练及测试集相同，通常不公开具体关系类型的标签，有助于研究人员采用无监督或半监督学习策略进行研究。 压缩包内的FewRel-master文件夹包含了清华大学NLP团队开发的源代码，实现了一系列基于深度学习的小样本关系抽取模型： - 模型架构：包括使用Transformer和BERT等框架。这些模型能够捕捉文本中的上下文信息，并有效处理小样本情况下的关系抽取任务。 - 数据预处理：涵盖对CSV文件读取、实体及关系编码、句子分词与向量化等工作，以确保为训练做好充分准备。 - 训练与优化：定义损失函数、选择合适的优化器和设置学习率策略等步骤来保障模型在有限的数据集上有效进行学习。 - 评估与预测：确定评价指标（如准确度、召回率及F1值）并实现推理功能，对新样本执行关系抽取任务。 FewRel1.0的发布为小样本关系抽取研究设立了基准，并促进了不同模型之间的比较和改进。通过该数据集和代码资源，研究人员可以深入了解如何在标注样例稀缺的情况下构建有效的模型，并探索迁移学习、元学习等方法的应用以提升小样本环境下的泛化能力。 FewRel1.0 数据集与源码为从事自然语言处理领域特别是关系抽取方向的研究者提供了宝贵的工具。它挑战了传统的大规模标注数据依赖模式，鼓励研究者开发更加高效且具备广泛适用性的模型，从而推动该领域的技术进步。