阿里云天池零基础入门CV赛事(1)

最新推荐文章于 2023-04-01 16:01:31 发布
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#pytorch #python

本文介绍了如何从零基础开始参与阿里云天池的街景字符编码识别比赛。首先提供了赛事链接，接着详细阐述了在Anaconda环境下创建PyTorch虚拟环境的步骤，包括创建环境、激活环境、安装PyTorch以及使用清华源加速下载。最后，指导了如何安装必要的package并启动Jupyter Notebook进行代码编写，特别指出操作系统为Win7。

1 零基础入门CV赛事链接
天池零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别
2 在Anaconda中，为此次天池赛事创建一个pytorch的虚拟环境。
在菜单栏启动Anaconda中的Anaconda Prompt (Anaconda3)，如图：
在这里插入图片描述
在命令行中键入：conda create -n envs_name python=3.7,其中envs_name是虚拟环境的名称，根据自己的喜好填写。

conda create -n envs_name python=3.7

激活环境，在命令行中键入：conda activate envs_name 。

conda activate envs_name

在虚拟环境中安装pytorch，进入pytorch官网选择自己所需要的版本，如下图：
在这里插入图片描述
因为本人没有gpu，跳过cuda的安装，复制图片中Run this Commad中的代码到A

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Alx_2020
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【精简教程版】100行代码入手天池CV赛事
Datawhale
05-31 817
Datawhale作者：阿水、陈信达 Datawhale成员本文针对阿里天池《零基础入门CV赛事-街景字符编码识别》，给出了百行代码Baseline，帮助cv学习者更好地结合赛事...
阿里云天池零基础入门CV赛事(2)
Alx_2020的博客
05-19 482
需要数据小伙伴们，登录阿里云天池比赛，报名后可以将数据下载。 零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别 以一张图片为例，读取数据集中的信息。 1 数据标签 在数据集中，训练每张图片将给出对应的编码标签，和具体的字符框的位置。 field description top 左上角坐标X height 字符高度 left 左上角坐标Y width 字符宽度 label 字符编码 图片中字符的位置坐标 2 调用package： import numpy as np import
阿里天池CV比赛快速入门（1.1） Datawhale 零基础入门CV赛事字符识别-Baseline
csphillip的博客
05-26 1208
比赛链接： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction?spm=5176.12281973.1005.1.3dd51f54utcdrq 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第二场 —— 零基础入门CV赛事之街景字符识别。 赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测真实场景下的字符识别，这是一个典型的字符识别问题。通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界，主要针对竞赛选手上手视觉赛题
CV入门天池零基础入门赛事-笔记
qq_21318167的博客
05-23 412
1.赛题 零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别 链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/information 1.1.数据 赛题源自Google街景图像中的门牌号数据（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），根据一定方式采样得到比赛数据集，该数据来自真实场景的门牌号。训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置；测试集
阿里天池比赛快速入门
网瘾少年康复中心
04-18 7624
【这里只讲快速入门——即破题，正负样本不平衡、特征数量等问题就自己多看论文或者其他资料吧~~如果还有数据挖掘相关基础知识不了解的，建议看看《数据挖掘导论》】 【以下是理解错误案例】：错误的根本原因是不能保证训练集的构建逻辑与赛题目标保持一致，不能保证训练集和测试集的构建逻辑保持一致，不能保证离线评测的逻辑和线上保持一致！ 1. 有同学在构建训练集的时候，为了给样本（即ui对）标
阿里云天池零基础入门CV赛事(6)——模型训练与验证
Alx_2020的博客
05-30 524
Task4 模型训练与验证 1 训练集、验证集和测试集 训练集（Train Set）：模型用于训练和调整模型参数 验证集（Validation Set）：用来验证模型精度和调整模型超参数 测试集（Test Set）：验证模型的泛化能力 假设用一个长方形表示训练数据，我们通常会将这些数据划分成三部分，一部分作为训练集(Train Set)，一部分作为验证集(Validation Set)，最后一部分则作为测试集(Test Set)。 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的
阿里云天池零基础入门CV赛事(3)—— 数据读取
Alx_2020的博客
05-22 946
Tesk2 - 数据的读取 本次天池零基础入门CV赛事训练的数据集是SVHN，读取的样本数据是一张张的图像，下面是图像读取、图像输出、图像处理的内容。 一、Pillow Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作。 from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open("./images/lena.jpg") from PIL import Image,ImageFilter # 应用模糊滤镜 img = Image.open("./images/lena.jpg
阿里云天池零基础入门CV赛事(5)——卷积神经网络
Alx_2020的博客
05-26 669
task3 — 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 1 卷积层 在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。 卷积窗从输⼊数组的最左上开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗滑动到某一置时，窗口中的输入子数组与核数
阿里云天池竞赛-零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增
pwh1209的博客
05-26 350
2 数据读取与数据扩增 本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。 2.1 学习目标 学习Python和Pytorch中图像读取 学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据 2.2 图像读取 由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。 2.2.1 Pillow Pillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow
阿里云天池cv入门赛记录（4）——TASK4 模型训练与验证
yue__yang的博客
05-30 515
在学习这章内容之前，作为小白一直对“训练集”“验证集”的概念和作用非常模糊，“过拟合”具体是什么意思也没有深入的了解。本次任务就是对这些在训练和验证模型的过程中遇到的问题进行的讲解。 1、学习目标 理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练 学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程 2、如何构造验证集？ 在具体回答“如何构造验证集”这个问题之前，作为小白，需要搞清楚几个概念。（训练集、验证集、测试集、过拟合、欠拟合……） 首先，先来明确几个“集”的作用： 训练集（Train S
阿里云天池cv入门赛记录（5）——TASK5 模型集成
yue__yang的博客
06-02 319
这次赛题学习的最后一个任务，是学校如何使用集成学习提高预测精度。知识点包括：集成学习方法，深度学习中的集成学习和结果后处理思路。（虽然我跑一次要一天，还不一定成功，但要坚持学习） 1、集成学习方法 常见的集成学习方法有堆叠，装袋和提升，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。 下面假设建造了10折交叉验证，训练得到10个CNN模型。 那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成： 对预测的结果的概率值进行平均，然后解码为特定字符 对预测的字符进行投票，得到最终字符。 2、深度学习中的集成学习
天池阿里云 - 零基础入门NLP - 新闻文本分类
qq_44688200的博客
07-21 1488
天池阿里云 - 零基础入门NLP - 新闻文本分类前言赛题理解数据观察特征工程模型构建结果分析 前言 本次的比赛分析是基于天池阿里云的零基础入门NLP比赛。 比赛连接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information 赛题理解 赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座
anaconda安装+创建python3.7+安装pytorch1.7
sunmenmian的博客
03-13 4703
anaconda安装+python和pytorch环境创建
图像分割 - 全卷积神经网络FCN 及pytorch实现（阿里云天池训练）
weixin_44822196的博客
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本文主要介绍FCN原理及如何搭建模型，数据预处理，评价指标等进行训练实现，同时介绍如何在阿里云天池实验室白嫖gpu训练模型，提高训练效率
用阿里云进行深度学习遇到的一些坑的总结
董煎饼的沙滩
06-26 1万+
自己电脑性能不达标，所以需要使用云平台来进行深度学习训练，在众多平台中比较之后，选择了阿里云。期初以为是租用GPU服务器，但是这种方式有点类似于给你一台新电脑，上面什么软件都没有安装，需要自己去配置，配置比较麻烦，而且安装各种包的时候，是需要扣钱的。后来看到阿里云上有机器学习的产品，也就是PAI，用了一下，可以运行我的数据了，故把过程中遇到的问题总结在这里。   1.首先按照阿里云深度学习的介...
从变量到异常处理--阿里云天池（python入门分享）
qq_35431244的博客
09-06 206
Python基础入门：从变量到异常处理–阿里云天池 阿里云天池python课程 python，一门被广泛称作“胶水”的语言，但就我个人而言，我更愿意将其称之为应用型编程语言。想要实现同样的功能，python的代码量要远远小于C，C#，C++，Java等，而且更加灵活，能够更高效率地对其进行调试。 python2与python3: 虽然python3是当前的主流，但对于地理空间分析，以及以arcgis为主的软件，都是使用python2来实现各项功能，其脚本的使用也具有较大的应用，常规地理分析中，geopand
阿里云天池实验室jupyter notebook安装软件
西风不醉的博客
04-24 4263
我们需要一个mglearn学习工具
阿里云天池实验室训练自己的数据
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02-05 1万+
本文章的所有代码和相关文章， 仅用于经验技术交流分享，禁止将相关技术应用到不正当途径，滥用技术产生的风险与本人无关。 本文章是自己学习的一些记录。 开始 前几天做实验训练使用google的服务器时间上到了总是掉，然后那天我的室友“画画的baby”和我说有一个类似于google colab的平台，可以训练，虽然也有8小时的显示，但是这两个我可以替换使用，甚至一起跑实验 显卡配置也可以 满足我的需求 这个平台就是 阿里云天池实验室 阿里天池实验室 这个就自己百度阿里云打开网站，选择天池Notebook：
Python学习笔记 - 阿里云天池Python训练营打卡（1）
AliceTime11的博客
03-03 670
一月底突然想学Python， 二月一日正式开始~~ 发现阿里云天池的AI训练营非常好，提供全方位系列化培训，免费，有各种群可以加入。每节学完后打卡，再通过在线测试，还可以得到如下的证书~~ 本来也计划学完之后自己做一下笔记的，因为输出知识是强化学习效果的最有效方法之一，但是，一个字，懒（哈哈哈）~ 想要这张证书，考试昨晚已经通过了，开始补打卡。 学习目标 可以用Python编写简单的程序；可以读懂别人编写的较复杂的程序；了解常用库（如深度学习需要使用的numpy)。 Python学习和打卡方法 学习深
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