# 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来 一.RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here 下载链接下有如下python脚本,可供使用        1.  add_pointclouds_to_bagfile.py        2. associate.py        3. evaluate_ate.py       4. evaluate_rpe.py

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

今天终于把老板交代的事情忙完了,对于我这位计算机语言的小白来说,其中的艰辛不用说,一把辛酸泪啊!在有计算机语言经验的老手而言,我这些问题似乎也不能算是问题,但我却卡了很久,对此,想把自己所遇到的困难和解决方法都记录下来,避免以后犯同样的错误,慢慢进步吧,大神勿喷. 首先老板让我去calipso的官网上下数据集,我找的是这个人的文章,照葫芦画瓢,把账号申请下来,并且下载了数据集.CALIPSO数据下载方法与可视化 下好了数据集之后,就开始坑爹的读数据了.我用的是python语言,之前想过用IDL语

scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册> 工具 python3.5.1,Jupyter Lab 1. 问题描述 如题,显示下载超时,链接不上,不能下载等. 2. 解决办法 直接下载MNIST数据集. https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat 然后把数据集保存到mldata文

https://blog.csdn.net/Tomxiaodai/article/details/80167765 kaggle上下载一下数据集必须手机验证,结果验证时一直提示错误输入的格式错误,试了网上的很多方法均失败. 0 准备工作:FQ推荐一款免费的工具 Psiphon 3: 链接:https://pan.baidu.com/s/1a1AzvChmrsaPG96z1368Jg 提取码:nlgs 第一步:验证界面下方有  contact us 2.按照提示继续找 3.界面会重新回到手机验证界

Keras下载的数据集在以下目录中: root\\.keras\datasets Keras下载的预训练模型在以下目录中: root\\.keras\models 在win10系统来说,用户主目录是:C:\Users\user_name,一般化user_name是Administrator在Linux中,用户主目录是:对一般用户,/home/user_name,对于root用户,/root

kaggle是很多数据分析和机器学习初学者非常喜爱的数据科学竞赛平台. 这个平台上有很多接近现实业务场景的数据集,非常适合练手. 今天向大家推荐一个下载kaggle数据集的小工具--kaggleAPI 配置好之后,可以写个脚本,以后下载数据就方便多了. 安装 pip install kaggle 安装完毕之后执行 kaggle compeitions list 然后就会报错,提示没有kaggle.json文件,不用理他. 这一步主要是让其运行后生成配置文件夹,一般在C盘-用户-用户名下的.kag

1.在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2.将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt 3.进入png_to_klg目录下运行:(../../freiburg2/rgbd_dataset_freiburg2_rpy为数据集目录,../

移动机器人编程一般用mrpt,这个软件来做三维,里面封装了很多常用算法. http://www.mrpt.org/download-mrpt/ SLAM的数据集,其中包括机器人slam http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download RGB-D导航的 两个库 http://robots.engin.umich.edu/Dow

简单的下载方法: 所以这里介绍一种能照顾大多数不能上外网的同学的一种简单便捷,又不会中断的下载方法:系统环境: Ubuntu 14.04 方法: a. 使用aria2 搭配命令行下载.需要先安装: sudo apt-get install aria2 1 b. 进入存放COCO的目录,依次输入下面3个命令下载: aria2c -c http://msvocds.blob.core.windows.net/annotations-1-0-3/instances_train-val2014.zip

mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist数据集由6万张训练数据和1万张测试数据组成. ​ 官网提供下载,但由于是国外的服务器,下载速度很慢.这里提供百度网盘下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/17KUWe8JdQBHsAg3B4m5SNg 提取码:wyxn

摸索了一下,imagenet2012下载,跟大家分享一下 用迅雷会员加速都可以下载,有的用百度云也可以离线下载 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tar http://www.image-net.org/challenges/LSV

updated@2018-12-07 15:22:08 官方下载地址:http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads ,需要"非.com结尾的邮箱注册的账号" 也可以从网盘下载,链接:https://pan.baidu.com/s/17gQSrqD2j921HEMYVGVZ7Q 密码:28fj (注:此网盘分享目录中没有test和train的image,因为都比较大,没有传) 下面听我啰嗦一下: 分类和定位

官网下载http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_road.zip,耗时近3小时,虽然只有几百兆. 但是,我坚持下来了. 保存到了百度网盘,以供国内用户方便使用. 网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1QkUVwmqjVlsXsYfUXlbxaw 提取码:hig7

# Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may not use this file except in compliance with the License.# You may obtain a copy of the License at## http://www.apache.or

Download mnist dataset and extract in 1 second! For Caffe users: create $CAFFE/data/mnist/get_mnist_fast.sh: #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$(dirname "$0")" ; pwd -P )" cd

1. 构建下载环境 l  TCIA数据集下载文件为.jnlp格式(JNLP(Java Network Launching Protocol )是java提供的一种可以通过浏览器直接执行java应用程序的途径,它使你可以直接通过一个网页上的url连接打开一个java应用程序.) l  需要安装JRE(JRE是Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品.运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库.) l  JRE下载及安装

有时候用scikit-learn在线下载数据时太慢,因为网络或者其他原因,这时候我们可以先把数据集下载到本地,然后再把这个数据集放到scikit-learn的data中,首先我们需要找到 scikit-learn在线下载的数据集放到哪里了: 然后拿我们本地的数据集去替换在线下载的数据集,不然会报错.

一.使用urllib下载cifar-10数据集,并读取再存为图片(TensorFlow v1.14.0) # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import sys import os # 给定url下载文件 def download_from_url(url, dir=''): _file_name = url.split('/')[-1] _file_path = os.path.join(dir, _file_name) # 打印下载进度

jupyter(Win版本)下载数据集会默认到C盘下,Linux会默认到root下,修改方式如下· tf1.x: import os import tensorflow as tftf.disable_v2_behavior()tf.enable_eager_execution() train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_dataset_fp = tf.keras

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用 来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置