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- 知乎 - 有问题，就会有答案
在论文中有时出现data set，有时出现dataset，有的回答是data set是过去的写法，还有人说data set里面的…
- Pytorch中的Dataset 和 DataLoader起什么作用？ - 知乎
pytorch的Dataset和DataLoader为迭代训练过程提供数据加载（包括数据增强部分）等任务。 重载的Dataset类里的两个关键函数 __len__ 、 __getitem__ 是一般需要重写 (override)。其中__len__方法返回数据集的长度，__getitem__方法实现返回样本数据集的一条数据 (包括label标注数据)，__getitem__可以让对象实现迭代功能
- PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？
PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ PyTorch Dataset的shuffle与不shuffle：为何会产生显著差异？ 如何选择shuffle参数？ 显示全部 关注者 11 被浏览
- 研究生毕设做深度学习相关课题但没有数据集怎么办？ - 知乎
2 Dataset Ninja: Curated Datasets for Computer Vision 这是一个高质量的图像领域的数据集网站，涵盖目标检测、 图像分割，农业医学都有，并且全部都有精细标注，但是数据集的数量相对较少，如果做毕业论文，水水小论文，我觉得直接用里面的数据集还是没问题的。
- 分享一个全网最全的SLAM领域常用数据集汇总网站
与诸位SLAM爱好者们分享一个更新中的网站，该网站汇总了SLAM领域中常用的数据集，并根据SLAM研究中的细分领域和数据集特性做了分类。可以说是全网最全面、最有价值的SLAM数据集汇总了。网站链接见文章末尾。 最强的是，该网站整理出了详细的表格，配合EXCEL的筛选功能，可以一目了然地找到
- 模仿学习 (Imitation Learning)入门指南
模仿学习的思想很直观 (intuitive)。我们在前面所介绍的Model-free, Model-based强化学习方法都是 从零开始 (from scratch) 探索并学习一个使累计回报最大的策略 (policy) 。 Imitation Learning的想法是，借助人类给出的示范 (demonstration)，可以快速地达到这个目的。这个示范是多组trajectory轨迹数据 ， 每条轨迹包含
- 加载数据集的时候经常用到def __getitem__ (self, index):具体怎么理解它呢？ - 知乎
2 我是使用DataLoader加载数据集的，这其中有batch_size,这意味着必然要对所有数据经行分开打包，所以一定是使用了 dataset [index] 中所有的index,所以 __getitem__ 有了所有的index。 shuffle是用来旋转数据是否随机打包的，可以通过调它的布尔值验证，见下图。
- 有人用过voxceleb dataset？ - 知乎
VoxCeleb 是从 YouTube 的视频中提取到的包含1251人共超过10万条语音的 数据集。数据集是性别平衡的，其中男性为55% 说话人涵盖不同的种族，口音，职业和年龄 数据可以到 VoxCeleb dataset 上，如果需要视频的话，利用给的脚本进行下载，只需要语音的话，给作者发邮件获取，邮件说明用处即可，不需要
- 写深度学习代码是先写model还是dataset还是train呢，有个一般化的顺序吗？
它们都采用 model - dataset - train 的顺序进行构建，实现了单机多卡，联邦学习等训练环境： 在Cifar10与Cifar100上采用各种ResNet，以Mixup作为数据增广策略， 实现监督分类与无监督学习。 关于数据增广策略Mixup的科普也可以移步我们的专栏 Mixup的一个综述。
- Pytorch中Dataset类的作用是什么？自己创建数据集类时，没有继承Dataset，也并无影响？ - 知乎
最主要的问题，PyTorch dataset里面包装了很多功能，自己写比较麻烦！ 而且对于我来说，最重要的问题就是Pytorch dataset里面有很多类似prefetch的schema, 就是在你做前向推理的过程中，为了避免把数据从硬盘拉到内存的时间的损耗，pytorch dataset 会在做前向推理的时候
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