Mask R-CNN数据标注和模型训练 教程：https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/124851003 使用Mask R-CNN标注自定义数据集，训练自己的模型。 本资源是教程中所需要加载的预训练模型，提供一个便捷的下载链接，大家也可以去噼里啪啦教程中给定的链接进行下载。 详细标注过程，及模型训练见教程。

自定义数据集 在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。 开发环境 Ubuntu 18.04 pytorch 1.0 pycharm 实验目的 掌握pytorch中数据集相关的API接口和类 熟悉数据集制作的整个流程 实验过程 1.收集图像样本 以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。创建以下目录： data————-根目录 data/test——-测试集 data/train——训练集 data/val——–验证集 在test/tra

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

【ch15-自定义数据集】 宝可梦数据集.pdf

火车卷积神经网络-YOLO算法 在这个项目中，我将讨论YoloV3体系结构以及如何在自定义数据集上进行训练，我将逐步解释如何使用Darknet框架来实现它。 介绍 什么是物体检测？ 对象检测如何工作？ YOLO-您只看一次 YOLO v3。 网络架构 特征提取器 功能检测器 完整的网络架构 如何在自定义数据集上训练YOLOv3 资料准备 贴标 准备好文件进行培训 训练模型（Darknet框架） 使用自定义权重进行对象检测 介绍 什么是物体检测？ 对象检测是一种包含对象分类和对象本地化两个任务的技术。 它是经过训练可检测多种类别的对象的存在和位置的模型。 它可以用于静态图像，甚至可以实时用于视频。 来自图片 对象检测如何工作？ 对象检测找到对象并在其周围绘制一个边界框。 这是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于自动驾驶汽车，面部识别，行人检测等。...最新的算法

前言 　　pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写  __len()__  ， __getitem()__ 这两个方法  __len()__ ：返回数据集中数据的数量   __getitem()__ ：返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader：对数据集进行包装，可以设置batch_size、是否shuf

ImageNet下载器 这是ImageNet数据集下载器。 您可以通过指定所需的类以及每个类需要多少个图像来从ImageNet的子集创建新的数据集。 这是通过使用ImageNet API提供的图像URL来实现的。 我更加详细地介绍了如何以及为何编写该工具。 另外，我对帖子中ImageNet URL的当前状态进行了一些分析。 该软件是用Python 3编写的 用法 以下命令将随机选择其中包含至少200张图像的100个ImageNet类，然后开始下载： python ./downloader.py \ -data_root /data_root_folder/imagenet \ -number_of_classes 100 \ -images_per_class 200 以下命令将从每个选定的类中下载500张图像： python ./downloader.py

迁移学习-自定义数据集实战（宝可梦数据集）.zip

今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义数据集加载方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

总结了AlexNet的相关原理、网络结构，pytorch代码实现，以及如何创建自定义数据集，并对自定义花类数据集进行训练和测试。