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2024年电赛H题自动行驶小车全代码思路讲解
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Citypersons数据集(标签已转换成yolo格式,数据集太大无法上传)
Citypersons数据集(标签已转换成yolo格式,数据集太大无法上传),放在百度网盘。
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MATLAB神经网络(43个案例分析)
王小川《MATLAB神经网络(43个案例分析)》资源
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通过Steam游戏推荐系统,用户可以快速找到符合自己口味的游戏,节省用户的搜索和筛选时间,提高用户体验。通过精准的推荐提高用户对Steam平台的满意度,增加用户粘性。通过对用户推荐其可能感兴趣的游戏,提高高评分游戏的曝光度和销售量,为游戏开发者和发行商带来更多的商业机会。
Qt带GUI的C++调用cppflow(TensorFlow C++)接口实现手写数字识别(Mnist)
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包含train和test,其中train数据集数目为6w, test数据集数目为1w,按文件夹分类,文件夹的名字即为数字的标签。例如名字为5的文件夹下保存了手写数字为5的图片
YOLO系列算法训练数据格式转换脚本
内容概要:本资源提供了一套完整的Python脚本代码,用于将XLM和COCO格式的目标检测数据集转换为YOLO格式。内容概要上,该脚本通过读取XLM或COCO数据集的标注文件(如JSON格式),自动解析图像信息、类别标签及边界框坐标,并转换为YOLO算法所需的格式(通常是TXT文件)。适用人群:学生:对目标检测、深度学习及数据预处理感兴趣的初学者。研发人员:具备一定编程基础,特别是Python和深度学习领域,希望快速实现数据集格式转换以提高工作效率的开发者。科研人员:在目标检测领域进行研究的学者,需要处理多种格式数据集以进行算法验证和优化。能学到什么:掌握XLM、COCO与YOLO数据格式的差异及转换方法。学习Python脚本编写技巧,特别是文件读写、数据处理及逻辑判断。了解目标检测数据集标注文件的解析与转换流程。阅读建议:在阅读前,建议对XLM、COCO和YOLO数据格式有一定的了解。逐步执行脚本中的代码,理解每一步的作用,特别是数据解析和格式转换的逻辑。尝试修改脚本中的参数和路径,以适应不同的数据集和需求。遇到问题时,可参考相关文档或寻求社区帮助
YOLO系列算法使用bdd100k数据集训练的数据预处理及格式转换python代码
内容简介本资源提供了一套针对BDD100K数据集的Python代码,旨在辅助用户完成YOLO系列算法训练前的数据预处理及格式转换工作。内容概要上,该代码能够处理BDD100K数据集的复杂标注信息,包括图像路径、类别标签、边界框坐标等,并将其转换为YOLO算法训练所需的特定格式(如TXT文件),同时可能包括图像增强、归一化等预处理步骤,以优化训练效果。适用人群:深度学习爱好者与研究者,特别是专注于目标检测领域的学者和学生。开发人员,需要利用BDD100K数据集进行YOLO算法训练的工程师。寻求提升数据处理效率与准确性的数据科学家。能学到什么:了解BDD100K数据集的标注结构与特点。掌握将BDD100K数据集转换为YOLO训练格式的方法。学习图像预处理技术,如数据增强、归一化等,在目标检测训练中的应用。提升Python编程能力,特别是文件操作、数据处理及条件逻辑的实现。阅读建议:在阅读前,建议对BDD100K数据集和YOLO算法有一定的了解。逐步执行代码,理解每一步的作用,特别是数据解析、预处理和格式转换的逻辑。尝试修改代码中的参数,如调整数据增强的
基于pyQT实现的视频截取为图像小工具demo
内容简介:本资源是一个基于Python与PyQt框架实现的视频截取为图像小工具的Demo代码。内容概要上,它提供了一个图形用户界面(GUI),允许用户通过简单的点击和拖拽操作,从本地视频文件中选择感兴趣的片段,并将这些片段截取为单张或多张静态图像。适用于对视频处理感兴趣但初学者水平的编程爱好者、多媒体处理工作者或需要快速从视频中提取关键帧的科研人员。适用人群:对Python编程有一定基础的开发者。需要处理视频数据,提取关键帧进行后续分析或设计的专业人士。希望通过实践学习PyQt GUI开发以及视频处理技术的学生或爱好者。能学到什么:掌握使用PyQt创建基本GUI应用程序的方法。学习如何操作视频文件,包括读取、播放及定位特定帧。理解并实践如何将视频帧转换为图像并保存。锻炼编程实践能力,通过项目实践加深对Python及PyQt框架的理解。阅读建议:建议读者先具备一定的Python编程基础,包括变量、控制流、函数等基本概念。最好先了解一些基础的PyQt知识,如窗口、控件的创建与布局。跟随Demo代码逐步操作,理解每一部分代码的功能和目的,尝试修改代码以满
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