上次的baseline方案，训练的模型，获得分数并不高，DataWhale提供了两个上分的思路增加训练数据集切换不同模型预训练权重增加训练集的大小通常可以提高模型的泛化能力，因为更多的数据可以帮助模型学习到更多的特征和模式。但是，越大的数据集，就意味着需要更多的计算资源和时间来训

一、baseline上分思路1.数据集划分1.1原划分代码pyimportosimportcv2importpandasaspdimportglobdefsetup_directories():base_dir="yolo-dataset"subdirs=["train","val"]forsubdirinsubdirs:dir_path=os.pa

一、赛事背景        城市治理赛道——随着城市化进程的加快，城市管理面临着前所未有的挑战。占道经营、垃圾堆放和无照经营游商等问题对城市管理提出了更高的要求。本赛道聚焦城市违规行为的智能检测，要求选手研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的

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我想这将是一个非常有用的功能。对于一个基因表达热图，如果对热图中的行进行了切分，那么这个新的anno_GO_keywords()函数会自动对每个rowcluster中的基因进行基因集合富集分析(Genesetenrichmentanalysis/over-representationanalysis)，然后提取显著的GO条目，提取其关键词，通

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