當python遇到h5py,h5py資料集的製作
製作可變大小的資料集h5檔案,可以參考下面的部落格連結:
https://www.jishux.com/p/c11fa4f31d757d5c
dset = f.create_dataset('mydata', shape=(1, 1,128,128), maxshape=(None, 1,128,128), chunks=(1, 1,128,128))
加了這個引數chunks=(1, 1,128,128),就能讓h5檔案任意改變大小,不然chunks=None,只能是固定大小的h5檔案.
相關推薦
用自己的資料，製作python版本的cifar10資料集
前期準備：3通道圖片60000張，如果你沒有那麼大的資料量，需要改變cifar-10-API中的定義，下面會具體說到。 如果你的圖片是灰度圖（單通道）可以用這種方法來改為三通道： opencv將灰度圖轉化為RGB三通道影象 要求為python2.7版本，
資料集製作之xml檔案轉化為csv
# -*- coding: utf-8 -*- """ 將資料夾內所有XML檔案的資訊記錄到CSV檔案中 """ import os import glob import pandas as pd import xml.etree.ElementTree as ET os.chdir('
資料集製作之txt轉xml
問題描述： 現有images圖片，txt檔案包含四種類別bounding box 座標，需要將txt中兩種類別座標提取出來並轉化成xml檔案。 images資料夾中有18184張圖片，txt資料夾中只有16907個txt檔案（即有一千多張圖片是沒有標註的，需要將這些圖片刪除
論文Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks實現之資料集製作
1.資料集 本文采用的是STS資料集，如下圖所示，包括所有的2012-2016年的資料，而all資料夾包含2012-2015的所有資料。 每一個檔案的具體資料如下所示，每一行為一個三元組：<相似性得分，句子1，句子2>. 在實現時將all資料夾中的所有資料當作
VOC格式資料集製作
rename %% %圖片儲存路徑為： %E:\image\car %E:\image\person %car和person是儲存車和行人的資料夾 %這些資料夾還可以有多個， %放在image資料夾裡就行 %該程式碼的作用是將圖片名字改成000123.jp
VOC2007格式資料集製作
<div class="article-copyright"> 版權宣告：本文為博主原創文章，轉載需宣告出處。 http
關於資料集製作過程中對圖片的一些操作
#給圖片建立資料名稱列表: ls > list.txt 給當目錄下的圖片在當前目錄下一個名為list.txt的圖片名稱列表文字檔案 #在已建立圖片名稱列表文字檔案的前提下，給圖片增添型別號 在圖片所在的資料夾下開啟終端，執行下列命令： sed -i “1
Python: 自動將Faster資料集分隨機為trainval、test、val、train
2018.10.20 trainval_num與train_num為比例。 set(a).difference(set(b)) 求差集 random.shuffle()打亂資料，有返回。 math.floor向下取整。 random.sample(a,b)：在a中隨
影象分割 | FCN資料集製作的全流程（影象標註）
一 全卷積神經網路 文章所有程式碼已上傳至github，覺得好用就給個star吧，謝謝 深度學習影象分割（FCN）訓練自己的模型大致可以以下三步： 1.為自己的資料製作label； 2.將自己的資料分為train,val和test集； 3.仿照voc_lyaers.py編寫自己的輸入資料層。
caffe fcn資料集製作 -標籤
caffe下fcn資料集的製作：看過我上篇部落格的人，想必已經跑通了作者的fcn資料集，現在就是製作自己的資料集並進行訓練。其實不難，首先我們分析一下作者的資料集。根據他的資料集，模仿一個即可。首先我們看作者訓練時需要的兩個資料集voc和dataset(這裡我的voc，我自己改了名字叫做voc2016)：
MXNET資料集製作，生成rec檔案
https://github.com/apache/incubator-mxnet/blob/master/tools/im2rec.py （一）製作rec資料集 （1）下載im2rec.py 檔案 （2）python im2rec.py train 檔案地址（內部按類別分成不同的資料夾）
ubuntu 使用yolov3 yolo-tiny-v3 基於cudnn 7.1 + cuda 9.1 + opencv 3.4.0 以及yolo資料集製作
1.我在Ubuntu官網上直接下載並安裝ubuntu ，顯示卡使用的gtx10702.在nvidia官網家上下載cuda9.1 runtime ubuntu16.04版本3.下載cudnn7.1 (需要註冊)4.在opencv官網上下載opencv3.4.0 原始碼5.在nv
利用Darket 和YOLOV3訓練自己的資料集(製作VOC)
1. 配置Darknet 下載darknet原始碼：git clone https://github.com/pjreddie/darknet 進入darknet目錄： cd darknet 如果是cpu直接make,否則需要修改Makefile，設
Tensorflow框架下Faster-RCNN實踐（一）——Faster-RCNN所需資料集製作（附程式碼）
最近剛實現了在Ubuntu16.04、Tensorfllow1.0下 Faster R-CNN 從資料製作到訓練再到利用生成的模型檢測的測試圖片的全過程，現在將具體的過程記錄在部落格，方便遇到困惑或者需要的朋友檢視。 製作資料集 利用Fast
Python sklearn包——mnist資料集下不同分類器的效能實驗
Preface：使用scikit-learn各種分類演算法對資料進行處理。 2.2、Scikit-learn的測試 scikit-learn已經包含在Anaconda中。也可以在官方下載原始碼包進行安裝。本文程式碼裡封裝瞭如下機器學習演算法，我們修改資料載入函式，即可
[深度學習][CIFRA資料處理] Python 讀取CIFRA-10資料集
CIFRA-10資料集介紹：https://blog.csdn.net/weixin_41028208/article/details/85145776 CIFRA-10資料集結構 以Python載入，每個批處理檔案都包含一個字典，包含以下elements：
tensorflow資料集製作/檔案佇列讀取方式
3種資料讀取方式 TensorFlow程式讀取資料一共有3種方法: 供給資料(Feeding)： 在TensorFlow程式執行的每一步， 讓Python程式碼來供給資料。 從檔案讀取資料： 在TensorFlow圖的起始， 讓一個輸入管線從檔案中讀取資料
Pascalvoc資料集製作
用深度學習做物體檢測的都離不開資料集，本文教你如何製作自己的資料集，格式為Pascalvoc。整個流程如下。 使用方法非常簡單，網上各種教程。 2.建立Pascalvoc目錄結構，在指定目錄下建立Annatations、ImageSets、JPEGImages三個資料
Faster RCNN從demo到訓練自己的資料(3)——資料集製作篇
製作資料集可以選擇自己編寫一個demo，也可以直接下載labelImg進行標註。Faster RCNN需要的標註檔案為xml檔案。 我是自己編寫的一個demo，標記出每一張圖片的座標框和分類，生成的文字為txt檔案，也是常見的caffe標註規格，如下圖。 1.將txt
MicroPython是未來？當Python遇上微控制器！
Python已經逐漸成為熱門程式語言的“座上賓”，同時它也是一款比較容易上手的指令碼語言，而且有強大的社群支援，一些非計算機專業領域的人都選它作為入門語言。因此也就出現了將Python應用到嵌入式領域的MicroPython，MicroPython脫胎於Pyth