2017 CVPR视觉定位关键数据集：室内精准度挑战

图像定位数据集

视觉定位数据集

需积分: 50 71 浏览量更新于2024-08-05 收藏 3.67MB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源推荐

yolov5垃圾检测模型+有pyqt界面yolov5-pyqt5-garb-dataset.zip

yolov5垃圾检测模型+有pyqt界面yolov5-pyqt5-garb_dataset.zip；yolov5垃圾检测模型+有pyqt界面yolov5-pyqt5-garb_dataset.zip；yolov5垃圾检测模型+有pyqt界面yolov5-pyqt5-garb_dataset.zip；yolov5垃圾检测模型+...

e-bike_dataset.tar.gz

《e-bike_dataset.tar.gz：电动自行车识别数据集解析》在深度学习领域，数据集是训练模型的基础，尤其对于图像识别任务来说，高质量、大量的数据集至关重要。本篇文章将详细解析名为“e-bike_dataset.tar.gz”的...

paddlex --split_dataset --format dataset125 --dataset_dir dataset125 --val_value 0.2 --test_value 0.1

`paddlex --split_dataset` 这个命令是用来将原始数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集。以下是命令中各个选项的含义： 1. `--format dataset125`: 表示数据集采用的是"dataset125"格式，通常这是...

python active_sampling/generate_random_supervised_seed_yolo.py --dataset_name 'coco_2017_train' --random_seeds 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 --random_file ./data_processing/COCO_supervision.txt --random_percent 10.0 --output_file ./dataseed/COCO_supervision_10.json

其中，--dataset_name 参数指定数据集名称为 coco_2017_train，--random_seeds 参数指定随机种子的编号，--random_file 参数指定随机种子的文件路径，--random_percent 参数指定随机种子的百分比，--output_file ...

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB)，解释上述代码，并告诉我怎么设置文件夹格式

4. 根据命令行参数，选择要使用的图像对（如果--use_AB参数为true，则仅使用"_A"结尾的图像作为输入A，使用相应的"_B"图像作为输入B）。 5. 将输入A和输入B图像拼接在一起，并将结果保存在输出目录中。 6. 最后，...

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--dataset {cifar10,cifar100}] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--img_size IMG_SIZE] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--weight_decay WEIGHT_DECAY] [--total_epoch TOTAL_EPOCH] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\Users\小皮王\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-b9c17d46-fd99-43af-a8ea-09585ccc9f61.json怎么改

python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200 ...

home_dir = os.getcwd() parser.add_argument('--experiment_description', default='Exp4', type=str, help='Experiment Description') parser.add_argument('--run_description', default='run4', type=str, help='Experiment Description') parser.add_argument('--seed', default=3, type=int, help='seed value') parser.add_argument('--training_mode', default=' fine_tune', type=str, help='Modes of choice: random_init, supervised, self_supervised, fine_tune, train_linear') parser.add_argument('--selected_dataset', default='Epilepsy', type=str, help='Dataset of choice: sleepEDF, HAR, Epilepsy, pFD') parser.add_argument('--logs_save_dir', default='experiments_logs', type=str, help='saving directory')解释这段代码

argument() 函数则是用来添加命令行选项和参数的，它们分别为实验描述 (--experiment_description)、运行描述 (--run_description)、种子值 (--seed)、训练模式 (--training_mode)、数据集 (--selected_dataset)、...

usage: zeroshot_eval.py [-h] --checkpoint_path CHECKPOINT_PATH --dataset_type DATASET_TYPE --data_dir DATA_DIR [--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH]

- `--dataset_type DATASET_TYPE`：数据集类型，可以是 `fewrel`、`tacred` 或 `gdb` 中的一个，必选参数。 - `--data_dir DATA_DIR`：数据集所在的路径，必选参数。 - `--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2...

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--root_path ROOT_PATH] [--dataset DATASET] [--list_dir LIST_DIR] [--num_classes NUM_CLASSES] [--max_iterations MAX_ITERATIONS] [--max_epochs MAX_EPOCHS] [--batch_size BATCH_SIZE] [--n_gpu N_GPU] [--deterministic DETERMINISTIC] [--base_lr BASE_LR] [--img_size IMG_SIZE] [--seed SEED] [--n_skip N_SKIP] [--vit_name VIT_NAME] [--vit_patches_size VIT_PATCHES_SIZE] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-9e656639-b9f5-4173-ac4c-c12041a75a56.json An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2解释一下

- `--dataset`: 数据集的路径 - `--list_dir`: 目录列表 - `--num_classes`: 类别的数量 - `--max_iterations`: 最大迭代次数 - `--max_epochs`: 最大训练轮数 - `--batch_size`: 批次大小 - `--n_gpu`: GPU的数量 -...

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--lr LR] [--train_db_path TRAIN_DB_PATH] [--test_db_path TEST_DB_PATH] [--dataset DATASET] [--wm_path WM_PATH] [--wm_lbl WM_LBL] [--batch_size BATCH_SIZE] [--wm_batch_size WM_BATCH_SIZE] [--max_epochs MAX_EPOCHS] [--lradj LRADJ] [--save_dir SAVE_DIR] [--save_model SAVE_MODEL] [--load_path LOAD_PATH] [--resume] [--wmtrain] [--log_dir LOG_DIR] [--runname RUNNAME]

- `--dataset`: 数据集的名称。 - `--wm_path`: 水印图像数据集的路径。 - `--wm_lbl`: 水印图像的标签。 - `--batch_size`: 训练批次的大小。 - `--wm_batch_size`: 水印图像批次的大小。 - `--max_epochs`: 最大的...

ANIclustermap -i ./normal_dataset -o ./ANIclustermap_result \ --fig_width 15 --cmap_gamma 0.5

- -i ./normal_dataset 指定输入的数据集路径为当前目录下的 normal_dataset 文件夹。 - -o ./ANIclustermap_result 指定输出结果路径为当前目录下的 ANIclustermap_result 文件夹。 - --fig_width 15 指定生成的...

python train.py --data_dir sample_dataset --gpu_ids -1 怎么输入

python train.py --data_dir sample_dataset --gpu_ids -1 ``` 这会运行名为 `train.py` 的 Python 脚本，并将 `--data_dir` 和 `--gpu_ids` 这两个参数传递给该脚本。其中 `sample_dataset` 是数据集所在的目录，`...

解释每一句!python tools/x2coco.py \ --dataset_type voc \ --voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations \ --voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/train.txt \ --voc_label_list /home/aistudio/data/oil/label_list.txt \ --voc_out_name /home/aistudio/data/oil/train.json !python tools/x2coco.py \ --dataset_type voc \ --voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations \ --voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/val.txt \ --voc_label_list /home/aistudio/data/oil/label_list.txt \ --voc_out_name /home/aistudio/data/oil/valid.json

- `--dataset_type voc`: 指定数据集类型为VOC格式。 - `--voc_anno_dir /home/aistudio/data/oil/Annotations`: 指定VOC格式的标注文件所在的目录。 - `--voc_anno_list /home/aistudio/data/oil/train.txt`: 指定...

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源详细解释

for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭输出文件以保存和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path...

zeroshot_eval.py: error: the following arguments are required: --checkpoint_path, --dataset_type, --data_dir

- `--dataset_type`：指定你要评估的数据集类型，例如 `boolq`、`cb` 等。 - `--data_dir`：指定数据集所在的目录。你需要在运行脚本时加上这些参数并指定对应的值，例如： ``` python zeroshot_eval.py --...

#!/usr/bin/env bash python3 train.py \ --data_dir <Your data dir> \ --images_folder imgs/ \ --train_annotations_file aus_dataset.pkl \ --test_annotations_file aus_dataset_test.pkl \ --generator_name unet_msf_generator \ --normtype_G instancenorm \ --discriminator_name discriminator_wgan_plus \ --normtype_D None \ --name experiment_1 \ --nepochs_no_decay 30 \ --nepochs_decay 20 \ --gpu_ids 0,1 \ --lr_D 1e-4 \ --lr_G 1e-4 \ --lr_decays_to 1e-5 \ --image_size 128 \ --batch_size 16 \ --ngf 64 \ --ndf 64 \ --cond_nc 13 \ --train_G_every_n_iterations 4 \ --lambda_D_prob 1 \ --lambda_D_cond 150 \ --lambda_D_gp 10 \ --lambda_G_fake_cond 150 \ --lambda_rec_l1 30 \ --lambda_cyc_l1 30 \ --lambda_smooth 1e-5

请将 `<Your data dir>` 替换为你实际的数据目录路径，并确保 `imgs/`、`aus_dataset.pkl` 和 `aus_dataset_test.pkl` 这些文件存在于指定的路径中。 4. GPU 支持：脚本中使用了 `--gpu_ids 0,1` 参数来指定在哪些 ...

ANIclustermap -i ./normal_dataset -o ./ANIclustermap_result \ --fig_width 15 --cmap_ranges 80,85,90,92.5,95,97.5,100

usage: run_gazeNet.py [-h] [--model_dir MODEL_DIR] [--model_name MODEL_NAME] [--num_workers NUM_WORKERS] [--save_pred] root dataset run_gazeNet.py: error: the following arguments are required: root, dataset

这将使用名称为 `gazeNet` 的模型在 `/path/to/dataset` 目录下的 `my_dataset` 数据集上运行，并将使用 4 个工作进程来加载数据，并将预测结果保存到文件中。模型文件将保存在 `/path/to/model` 目录中。

python main_fed.py --dataset cifar --epoch 10 --num_channel 3 --gpu 0 --model_cnn --iid

- `--dataset cifar`: 这表示正在使用的数据集是CIFAR，这是一个常用的小型图像识别数据集，如CIFAR-10或CIFAR-100。 - `--epoch 10`: 定义了训练的轮数（epochs），即模型将在整个数据集上迭代多少次。 - `--num_...

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况： ``` train_dataset = ... ... train_dataset = ...

Robot-G

粉丝: 507
资源: 72

2017 CVPR视觉定位关键数据集：室内精准度挑战

yolov5垃圾检测模型+有pyqt界面yolov5-pyqt5-garb-dataset.zip

e-bike_dataset.tar.gz

paddlex --split_dataset --format dataset125 --dataset_dir dataset125 --val_value 0.2 --test_value 0.1

python active_sampling/generate_random_supervised_seed_yolo.py --dataset_name 'coco_2017_train' --random_seeds 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 --random_file ./data_processing/COCO_supervision.txt --random_percent 10.0 --output_file ./dataseed/COCO_supervision_10.json

usage: zeroshot_eval.py [-h] --checkpoint_path CHECKPOINT_PATH --dataset_type DATASET_TYPE --data_dir DATA_DIR [--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH]

ANIclustermap -i ./normal_dataset -o ./ANIclustermap_result \ --fig_width 15 --cmap_gamma 0.5

python train.py --data_dir sample_dataset --gpu_ids -1 怎么输入

zeroshot_eval.py: error: the following arguments are required: --checkpoint_path, --dataset_type, --data_dir

ANIclustermap -i ./normal_dataset -o ./ANIclustermap_result \ --fig_width 15 --cmap_ranges 80,85,90,92.5,95,97.5,100

usage: run_gazeNet.py [-h] [--model_dir MODEL_DIR] [--model_name MODEL_NAME] [--num_workers NUM_WORKERS] [--save_pred] root dataset run_gazeNet.py: error: the following arguments are required: root, dataset

python main_fed.py --dataset cifar --epoch 10 --num_channel 3 --gpu 0 --model_cnn --iid

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

最新资源