相关推荐

tensorflow制作自己的图像数据集并训练

利用tensorflow制作自己的图像数据集并训练。现有代码,含详细的注释。能直接使用。并包含了4中原始图像:车,狗,脸,花,

yy805428679

一文解读DeepSeek训练数据集

本文重点以DeepSeek为例,详细介绍预训练数据集相关内容。大语言模型LLM(如DeepSeek、ChatGPT、文心一言等)的“智慧”源于它们学习的海量数据集。简单来说,数据集就是模型的“知识库”,通常由互联网公开的文本、图片、视频等。这些数据需满足两个特点:规模大和多样性。规模大是指数据量可达千亿级词汇,让模型学习复杂规律;多样性则涵盖多领域(如科技、文学)、多语言、多形式(对话、新闻),帮助模型适应不同场景。例如,训练数据中既有百科知识,也有日常对话,模型才能既解答专业问题,又能闲聊。

神马行空

SSD安装及训练自己的数据集

最近一直在搞object detection玩,之前用的是faster-rcnn,准确率方面73.2%,效果还不错,但是识别速度有点欠缺,我用的GPU是GTX980ti, 识别速度大概是15fps.最近发现SSD(single shot multibox detector) 这篇论文效果和速度都不错,我自己实验了一下,速度确实比faster-rcnn快不少。下面分两部分来介绍。第一部分介绍SSD的安

zhang_shuai12

训练数据集

用于训练的数据集,可以来训练深度学习模型,非常好,标签已经制作好

Lucian_s

训练产生的npy数据集

这个是我们用上面的算法调整之后生成的npy数据集合,需要的同学可以自行下载!

阿华Go
评论 1
收藏 已收藏
分享
返回顶部