就是你上面提到的5种数据集
时间: 2024-06-06 16:08:31 浏览: 18
1. 图像数据集:包括图像分类、目标检测、人脸识别等,如CIFAR-10、ImageNet、MNIST等。
2. 文本数据集:包括文本分类、情感分析、机器翻译等,如20 Newsgroups、IMDB、WMT等。
3. 语音数据集:包括语音识别、语音合成、说话人识别等,如TIMIT、LibriSpeech、VCTK等。
4. 视频数据集:包括视频分类、行为识别、视频摘要等,如UCF101、Kinetics、ActivityNet等。
5. 图形数据集:包括图形识别、图形生成、图形推理等,如MUTAG、QM9、Lung CT等。
相关问题
把上面提到的数据集都发给我
很抱歉,由于数据集的版权和使用限制,我无法将它们直接发送给您。但您可以通过以下方式找到这些数据集:
1. JAFFE: 您可以在日本女子大学的网站上找到有关JAFFE数据集的信息和下载链接。
2. CK+: 您可以在Pittsburgh大学计算机科学系的网站上找到有关CK+数据集的信息和下载链接。
3. Cohn-Kanade Dataset: 您可以在CMU计算机科学系的网站上找到有关Cohn-Kanade数据集的信息和下载链接。
4. MMI Facial Expression Database: 您可以在Affectiva公司的网站上找到有关MMI数据集的信息和下载链接。
5. EmoReact Dataset: 您可以在MIT Media Lab的网站上找到有关EmoReact数据集的信息和下载链接。
请注意,这些数据集可能需要您进行注册或申请许可,具体取决于数据集的发布者和版权所有者。
yolov8训练coco数据集
要训练YOLOv8模型使用COCO数据集,首先需要将COCO格式的标签转换为YOLO格式。参考上面提到的代码来完成这个转换过程。
接下来,你可以使用yolov8.yaml文件来配置模型。该文件的地址是ultralytics/ultralytics/models/v8/yolov8.yaml。 这个文件中定义了模型的结构,包括backbone和head,可以根据需要选择不同的模型大小,比如yolov8s或者yolov8x。
在训练自己的数据集时,你需要根据你的类别数量修改配置文件中的nc参数,以适应你的数据集。此外,你还可以通过调整配置文件中的scales参数来自动匹配不同大小的模型。
最后,使用软链接来加载数据集进行训练是一个好的选择,可以避免复制一份数据集造成空间浪费。 你可以使用软链接来指向你的数据集,以便在训练时使用。这样可以节省空间并且方便管理。
总结起来,要训练YOLOv8模型使用COCO数据集,你需要将COCO格式的标签转换为YOLO格式,并且根据需要修改模型配置文件中的参数。使用软链接来加载数据集进行训练可以节省空间并方便管理。
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