这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经...
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一个简单的代码，将VOC数据集按照7:1:2的比例，分成训练集、验证集、测试集，放到VOC格式数据集文件夹下，修改一下__main__中的三个路径，直接运行即可将VOC数据集划分为train，val，test
毕业设计基于Opencv的车牌识别系统源码+训练数据集+测试数据集，tkinter实现GUI界面 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1.
本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需...
20类头部（帽子、头盔，3000多张图片）数据集+训练测试源代码
9类蘑菇分类数据集(6000多张图片)+训练测试源码
148个UCI整理好的数据集及相应代码，由matlab编写，可用于不同算法训练和测试。
为树上芒果检测和分割而创建的数据集。使用带有多边形区域注释的VGG图像注释工具（Dutta & Zisserman 2019）对图像进行注释。两个文件夹包含用于训练和文本图像集的 COCO 注释格式的图像和 JSON 注释文件。数据集...
程序功能：验证码识别 开发环境：python 数据集： 1. 训练集：500张验证码，共500*5个字符 2. 测试集：500张验证码 成果：对测试集进行测试（内含500张验证码），正确率在65%左右
2、附赠YOLO环境搭建、训练教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975
基于机器学习的个人信贷违约预测识别项目源码+训练测试数据集 软件架构 编程语言：Python3.7.7 编译器：PyCharm Community Edition 2020.2.3 x64 文件结构： data:训练及测试数据集 code:代码文件 result:结果文件
基于Pytorch的图像分类框架源码+数据集 2.1 训练 下载fashion mnist数据集的四个压缩包放到./data目录下，运行python scripts/make_fashionmnist.py自动提取图片并划分类别、验证集 执行python train.py 训练 执行...
管线shp数据，用于测试geotools代码
法研杯(CAIL 2019)相似案例匹配任务的源码和数据集，经本人修改，已无报错。 只需配置pytorch环境，即可运行。（or联系本人付费配置环境） 可以完成相似法案自动匹配。 采用改良的bert模型，内含有模型图以及多种...
training_dataset 为手势识别的训练数据 test_dataset 为测试数据 validation_dataset 为验证数据 evaluation_code 为仿真数据
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超分辨率重建测试集到吗分享
包含分类器（python）和训练集、测试集（csv），训练样本均为英文
基于LSTM神经网络模型二手车交易记录预测源代码+数据集。总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时...
项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%...
FDDB是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括：不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡...该数据集的图片来自于美联社和路透社新闻报道图片，并删除了重复图片。
在这个示例中，我们使用train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集，并指定了测试集大小的比例和随机数种子。该方法会返回4个元素，分别表示训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的目标数据和测试集...
免费下载，适合做毕业设计，课程设计等。所有源码均经过测试，可直接运行，免费下载，下就完事了
基于BP算法，使用Numpy从零编程实现多层感知机（全连接）网络，利用波士顿房价数据集进行训练和测试。
机器学习大作业基于resnet50和vgg16卷积神经网络的... 运行对应的data.py文件，进行转录，将原始数据集转录为numpy矩阵，生成data.npy及label.npy 运行对应的train.py进行训练 运行test.py使用训练完成的网络测试。
1. 预测模型，将结果保存 2. 根据预测结果和wider 给出的测试mat，计算Map 1. 按需修改args 参数 2. 书写模型的load函数，返回模型
1 什么是POM，为什么要使用它？...为了我们测试用例写的简单，清晰，我们很多时候在页面对象会封装很多业务操作方法，测试脚本只需要调用相关方法就可以。 2如果页面元素经常发生需求变化，你是如何做? 采用POM思..
标签： 软件/插件
GPT大模型生成文案训练样例，用于广告文案生成的ADGEN 数据测试集。可帮助了解chatGLM2、Baichuan2，通义千问，LLaMA2、Claude 2等开源大模型的一种训练样例。