类别专题

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式595张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式571张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：

NetSuite 为工艺路线定义成本类别

为工艺路线定义成本类别为工艺路线定义成本类别直接成本费用要为制造工艺路线设置成本类别为工艺路线定义成本类别你可以创建八种成本类别之一用于制造工艺路线。这些成本类别帮助定义与工作单相关的费用。例如，你有一个仓库，雇佣工作装配你销售的部件。你需要跟踪与员工人力、仓库机器相关的成本和与工作单相关的费用。下面的成本类别可以被用来帮助跟踪这些成本：直接成本当你为这些物

使用词向量得到更好的类别特征的嵌入

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Inbar Naor 编译：ronghuaiyang 前戏词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。

RBF-Softmax：让模型学到更具表达能力的类别表示

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读这是一篇商汤科技的ECCV2020的论文，用一种非常优雅的方法解决了传统softmax在训练分类时的两个问题，并在多个数据集上取得了很好的效果，代码已开源。公众号后台回复“RBF”，下载已打包好的论文和代码。 RBF-Softmax: Learning Deep Representative Prototypes with R

THUMOS14数据集动作类别

THUMOS14总共二十个动作类别，让GPT-4翻译下这是一组运动类别和它们在字典中的索引值。这些运动类别的中文翻译如下：BaseballPitch: 棒球投球BasketballDunk: 篮球扣篮Billiards: 台球CleanAndJerk: 举重（挺举）CliffDiving: 悬崖跳水CricketBowling: 板球投球CricketShot: 板球击球Divi

ITO服务涵盖了BPO（业务流程外包）、IDC驻场运维以及IDC工程实施等多个类别

随着信息技术的快速发展，企业对于信息技术服务的需求日益多样化。为满足这一需求，联通推出了信息技术服务外包（ITO服务），为企业提供一站式的解决方案。ITO服务涵盖了BPO（业务流程外包）、IDC驻场运维以及IDC工程实施等多个类别，致力于为企业提供全面、高效、专业的信息技术支持。一、BPO服务：灵活满足客户需求在BPO服务方面，联通为客户提供7*24小时的呼入、呼出及在线业务服务。无论是服

类和类别里的方法重复情况

不管是类方法还是对象方法： 1、类别里的方法会有警告提示。 2、调用的时候会调用类别里的方法，如果有多个类别，则调用的是Build Phases 里排在下面的文件里的函数。

[数据集][目标检测]减速带检测数据集VOC+YOLO格式5400张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：5400 标注数量(xml文件个数)：5400 标注数量(txt文件个数)：5400 标注类别数：1 标注类别名称:["speedbump"] 每个类别标注的框数： speedbump 框数 = 7343 总框数：7

类别朴素贝叶斯CategoricalNB和西瓜数据集

CategoricalNB 1 CategoricalNB原理以及用法2 数据集2.1 西瓜数据集2.2 LabelEncoder2.3 OrdinalEncoder 3 代码实现 1 CategoricalNB原理以及用法（1）具体原理具体原理可看：贝叶斯分类器原理 sklearn之CategoricalNB对条件概率的原理如下： P ( x i = k ∣ y ) =

使用有限元模型研究涉及tDCS增强类别学习的大脑区域

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。本研究者在之前的研究中发现tDCS协议对类别学习有很大的改善。本篇研究通过建模和比较不同电极放置的行为效应来考察大脑的哪些区域被激活。该研究系统地比较了不同蒙太奇产生的行为和能量效应，以确定参与tDCS行为反应的特定脑区。实验1中，将电极放置在F10和T5/P7上。然而，没有发现任何效应，这表明使用脑外电极刺激远场区域可能是产生这

voc数据集的充分利用——将图片和xml按类别保存在不同文件夹、将目标剪裁后按类别保存在不同文件夹

前言：在做深度学习的时候，经常需要收集样本，有些样本我们可以从开源数据库中提取，省去自己标注的麻烦，下面介绍几种提取的方法，根据自己需要拿去用。 1. 将图片按类别保存在不同文件夹，文件名不变。执行完得到如下结果，只是对图片进行的分类，没有对xml进行分类。对xml和图片都进行分类的代码参考本博客第3部分介绍。 voc_class-pic.py import xml.dom.m

[数据集][目标检测]胸部解剖检测数据集VOC+YOLO格式100张10类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：100 标注数量(xml文件个数)：100 标注数量(txt文件个数)：100 标注类别数：10 标注类别名称:[“carina”,“clavicle_left”,“clavicle_right”,“gastric_

北交字节联合提出ClassDiffusion: 使用显式类别引导的一致性个性化生成。

在个性化生成领域, 微调可能会引起过拟合导致模型无法生成与提示词一致的结果。针对这个问题，北交&字节联合提出ClassDiffusion，来提升个性化生成的一致性。通过两个重要观察及理论分析提出了新的观点:一致性的损失是个性化概念语义偏移导致的, 还引入了BLIP2-T 来为个性化生成领域提供更公平有效的指标。一只狗和太阳镜的故事，展示了一只狗是如何获得诺贝尔文学奖的，以及一副太阳镜的

[数据集][目标检测]中国象棋检测数据集VOC+YOLO格式300张12类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：300 标注数量(xml文件个数)：300 标注数量(txt文件个数)：300 标注类别数：12 标注类别名称:[“black_bishop”,“black_king”,“black_knight”,“black_p

[数据集][目标检测]变电站火灾检测电力场景烟雾明火检测数据集VOC+YOLO格式140张2类别真实场景非PS合成

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：140 标注数量(xml文件个数)：140 标注数量(txt文件个数)：140 标注类别数：2 标注类别名称:["fire","smoke"] 每个类别标注的框数： fire 框数 = 109 smoke 框数 =

玉米粒计数检测数据集VOC+YOLO格式107张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：107 标注数量(xml文件个数)：107 标注数量(txt文件个数)：107 标注类别数：1 标注类别名称:["corn"] 每个类别标注的框数： corn 框数 = 2137 总框数：2137 使用标注工具：la

[数据集][图像分类]人种黄种人白人黑人分类数据集970张4类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：970 分类类别数：4 类别名称:[“Asian”,“Caucasian”,“Indian”,“Negroids”] 每个类别图片数：序号类别名称图片数1Asian3432Caucasian1473Indian1444Negroids336总计图片总

[数据集][图像分类]人种黄种人白人黑人等分类数据集56000张7类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：56000 分类类别数：7 类别名称:[“Black”,“East_Asian”,“Indian”,“Latino_Hispanic”,“Middle_Eastern”,“Southeast_Asian”,“White”] 每个类别图片数：序号类别名

[数据集][图像分类]黑色素瘤分类数据集10015张7类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：10015 分类类别数：7 类别名称:[“0”,“1”,“2”,“3”,“4”,“5”,“6”] 每个类别图片数：序号类别名称图片数10109921327325144311554670565142761113总计图片总数10015 重要说明：暂无

[数据集][目标检测]足球场足球运动员身份识别足球裁判员数据集VOC+YOLO格式312张4类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：312 标注数量(xml文件个数)：312 标注数量(txt文件个数)：312 标注类别数：4 标注类别名称:[“ball”,“goalkeeper”,“player”,“referee”] 每个类别标注的框数：

信号：干扰类别及特征提取(二)

目录第二部分：特征提取一：瞬时特征参数 1.零中心归一化瞬时幅度之谱密度的最大值 2.非弱信号段零中心归一化瞬时幅度的标准偏差 3.零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差 4.零中心归一化非弱信号段瞬时频率的标准偏差 5.零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差 6.非弱信号段瞬时相位非线性分量直接值的标准偏差 7.零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差

学习笔记——IP地址网络协议——CIDR无类别域间路由

五、CIDR无类别域间路由 1、CIDR的介绍无类域间路由(Classless Inter Domain Routing，CIDR)也称为：超网(supernetting)由RFC1817定义。CIDR突破了传统IP地址的分类边界，将路由表中的若干条路由汇聚为一条路由，减少了路由表的规模，提高了路由器的可扩展性。无类别域间路由是一个用于给用户分配IP地址以及在互联网上有效地路由IP数

信号：干扰类别及特征提取

目录第一部分：干扰类别 1.压制干扰 1.1噪声调幅瞄准式干扰(单音干扰) 1.2噪声调频阻塞式干扰（宽带噪声干扰） 1.3噪声调频扫频式干扰（线性调频） 2.欺骗干扰 2.1距离欺骗干扰（幅度调制干扰） 2.2密集假目标干扰 3.新型干扰 3.1间歇采样转发干扰 3.2灵巧噪声干扰第二部分：特征提取许畅.复杂电磁环境下干扰的仿真与识别[D].哈尔滨

揭秘c语言储存类别

前言欢迎来到我的博客个人主页:北岭敲键盘的荒漠猫-CSDN博客本文将整理c语言的储存类型的知识点储存类型概念描述:用于解决内存开辟与解放的时间的问题。跟作用域没啥关系。但是呢，他也是能影响到程序的运行的，所以是很关键的。类型: auto :自动变量，默认的类型 static: 静态变量 extern: 拓展变量 auto变量描述:默认变量，我们

[数据集][目标检测]盲道检测数据集VOC+YOLO格式2173张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2173 标注数量(xml文件个数)：2173 标注数量(txt文件个数)：2173 标注类别数：1 标注类别名称:["mangdao"] 每个类别标注的框数： mangdao 框数 = 2371 总框数：2371