icdar2015 测试集label，下载自官网，csdn上其他的都只提供了测试集的图片，没有gt

图片分割matlab代码mnet_deep_cdr TMI 2018的代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割” 项目首页： 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 安装套件 pip install . OpenCV将需要单独安装。 该代码基于： TensorFlow 1.14（使用Keras）+ Matlab 深度输出是没有椭圆拟合的原始分割结果。 Matlab代码是椭圆拟合和CDR计算（通过使用PDollar工具箱：）。 您可以运行“ Step_3_MNet_test.py”直接测试任何新图像。 我们还在“ REFUGE_result”折叠中提供了验证和测试结果。 注意：由于在SciPy 1.3.0中已删除SciPy 1.0.0中的“ scipy.misc.imresize”，因此原始训练模型“ Model_MNet_REFUGE.h5”不适用。 基于“ Model_MNet_REFUGE.h5”的结果与论文的结果不同。 正在更新模型...如果您想从眼底图像中分割椎间盘/杯，可以考虑使用我们的最新方法：CE-Net和AG-Net，它

baidu_nlp_project2 开课吧＆后厂理工学院百度NLP项目2：百度试题数据集多标签文本分类 1.数据说明 原始数据集为高中下地理，历史，生物，政治四门学科数据，每个学科下各包含第一层知识点，如历史下分为近代史，现代史，古代史。原始数据示例： [翻译]率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制的省份是（） ①四川②广东③安徽④湖北A。 ①③B。 ①④C。 ②④D。 ②③题型：单选题|缺点：简单|使用次数：0 |纠错复制收藏到空间加入选题篮查看答案解析：A解析：本题主要考察的是对知识的识记能力，比较容易。根据所学知识可知，在四川和安徽，率先实行包产到组，包产到户的农业生产责任制，故①③正确；②④不是。所以答案选A。知识点： [知识点：]经济体制改革，中国的振兴 对数据处理： 将数据的[知识点：]作为数据的第四层标签，显然不同数据的第四层标签数量众多 仅保留翻译作为数据特征，删除

在textarea自动添加行号。

label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) tensor([2, 1, 1]) 以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全部内

大家可以看看，声明下这个不是我创做的，转自 http://clocker321.blog.163.com/blog/static/6350577201012152049866/ 维护作者的权益，大家也可以到这个blog上看看！我只是做个备份，谢谢作者!

该项目的目的是生成可用于支持该编程语言的标签打印机的 ZLP 脚本。 该项目的目的是生成一个 ZPL 脚本，用于支持这种编程语言的标签打印机。 * 视觉设计 * 所见即所得 * 数据库集成 * 易于使用 * 简单

经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的，这对于真实的场景来说限制太大了。然而，基于统计学习的方法可能不能很好地训练深度学习模型。因此，迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL，我们进行了综述。

433MHzSAW标签偶极子天线设计

kitti-velodyne-viewer 用单个文件查看带有边界框标签的kitti激光雷达点云。 要求 该代码需要和python 3.x 数据集 下载KITTI 3D对象检测数据并组织文件夹，如下所示： dataset/KITTI/object/ velodyne/ training/ 000003.bin testing/ calib/ training/ 000003.txt testing/ label/ training/ 000003.txt testing/