果树成熟期的视频，用于建立数据集下载

weixin_39821260 2023-09-18 20:30:16

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果树成熟期的视频，用于建立数据集

为了实现苹果树冠层的三维重建，指导智能剪枝、疏花和采摘，构建了集成光学混合探测(PMD)摄像机和彩色摄像头的图像采集系统，研究了不同生长时期的多源图像配准方法。从相似度评价指标和PMD图像的像素可靠性两个方面来描述果树不同生长时期图像的不同特征。结合图像的特征信息，提出了应采用基于深度信息的多源传感器标定技术，实现果树从开花期到成熟期的图像配准；对休眠期到发芽期的果树图像应采用基于图像特征的多源图像配准算法。对自然场景下的成熟期、休眠期、开花期果树图像共90组进行图像特征分析和不同配准方法试验验证，成熟期和开花期的匹配率达到100%，休眠期的匹配率达到86.11%。

DeeperForensics-1.0：用于真实世界人脸伪造检测的大规模数据集 该存储库提供以下论文的数据集和代码： DeeperForensics-1.0：用于真实世界人脸伪造检测的大规模数据集，，，在CVPR 2020中。 | | 摘要：我们介绍了我们正在努力建立用于人脸伪造检测的大型基准。该基准测试的第一个版本DeeperForensics-1.0代表了迄今为止最大的人脸伪造检测数据集，共有60,000个视频，共1760万帧，是现有同类数据集的10倍。应用了广泛的现实世界扰动以获得更大规模和更高多样性的更具挑战性的基准。我们会仔细收集DeeperForensics-1.0中的所有源视频，并通过新提议的端到端人脸交换框架来生成假视频。经用户研究验证，生成的视频质量优于现有数据集中的视频。该基准测试具有一个隐藏的测试集，其中包含在人类评估中获得较高欺骗性分数的操纵视频。

在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。本课程将手把手地带大家使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，完成一个多目标检测实战项目。可实时检测图像、视频、摄像头和流媒体(http/rtsp)中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面。TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志，总计约有200,000个标签。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、 TT00K数据集数据格式转换、准备数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、项目可视化演示界面。

购买课程后，可扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python数据挖掘技术系列视频培训教程基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析，建立特征工程，详细解读其中每一步原理与应用。该课程共有十一大章节，88课时，从泰坦尼克号获救预测进行数据分析作为第一章节，后边依次是用户画像、Xgboost实战、京东用户购买意向预测、Kaggle数据科学调查、房价预测、论文与BenchMark的意义、Python实现音乐推荐系统、fbprophet时间序列预测、用电敏感客户分类、数据特征。

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