tkno -v13 lats
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*与您的团队在计算机视觉项目上合作
*收集和组织图像
*了解和搜索非结构化图像数据
*注释,创建数据集
*导出,训练和部署计算机视觉模型
*使用主动学习随着时间的推移改善数据集
对于最先进的计算机视觉培训笔记本,您可以与此数据集一起使用
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Tekn以Yolo V5 Pytorch格式注释。
将以下预处理应用于每个图像:
*像素数据的自动取向(带有Exif-Arientation剥离)
*调整到1024x1024(拉伸)
应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本:
*水平翻转的50%概率
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*以下90度旋转之一的同等概率:无,顺时针,逆时针方向
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人员车辆检测16-YOLO(v5至v7)数据集合集.rartkno -v13 lats ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释,创建数据集 *导出,训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本,您可以与此数据集一起使用 该数据集包括66046张图像。 Tekn以Yolo V5 Pytorch格式注释。 将以下预处理应用于每个图像: *像素数据的自动取向(带有Exif-Arientation剥离) *调整到1024x1024(拉伸) 应用以下扩展用于创建每个源图像的2个版本: *水平翻转的50%概率 *垂直翻转的50%概率 *以下90度旋转之一的同等概率:无,顺时针,逆时针方向 *随机裁剪图像的0%至30%
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