今天学习了下大名鼎鼎的cocoapods，这是一个第三方库管理插件。因为直接百度的安装和使用教程，在此过程中遇到几个坑，原因是有些贴子时间太久远，很多东西已经过时不用，再就是网上大量的copy贴，质量不保证。特此记录下这个时间点的最新方法。一，下载和安装 1）安装rvm，打开终端，敲入命令 &
COCO数据集概述COCO的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。其行业地位就不再多少了，本文主要梳理一下该数据集包含的内容。下图是官网给出的可下载的数据集（更新时间2020年01月09日），从这里可看出其数据集主要包括有标注的和无标注的数据：2014：训练集 +
Chord是2001年由麻省理工学院提出的一种分布式查找算法，其核心思想就是要解决在P2P应用中遇到的基本问题：如何在P2P网络中高效的定位存储特定资源的节点。1、Chord是什么？Chord是一个算法，也是一个协议。作为一个算法，Chord可以从数学的角度严格证明其正确性和收敛性；作为一个协议，Chord详细定义了每个环节的消息类型。当然，Chord之所以受追捧，还有一个主要原因就是Chord足
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2024-08-20 13:04:18
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本人使用训练图片用在目标跟踪上作为数据集扩展，因此只查看了train的json文件。 目录绪论标注文件：instances_train2017.jsoninfo：licenses：image：categories：annotations：代码 绪论COCO的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训
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2024-05-17 10:12:18
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# Python 解析 COCO 2017 数据
COCO（Common Objects in Context）是一个在图像处理和计算机视觉领域广泛使用的数据集。在这篇文章中，我们将深入了解如何使用 Python 解析 COCO 2017 数据集，并通过一些示例代码进行演示。我们还将用状态图和类图来展示解析过程的状态和数据结构。
## COCO 数据集简介
COCO 2017 数据集包含丰富
原创
2024-10-07 05:08:17
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在网上看了很多将coco数据集进行类别提取的代码，但是都只是简单的将bbox数据进行提取而不提取segmentation数据，以前没接触过COCO数据集的我只能硬啃COCO的数据结构，结合前人的代码谢了一份提取完整特征的代码。 PS：这套代码虽然能提取部分类别的信息，但是我没有将原有类别的编号进行重新排序，如我在提取car，bus，truck三类信息时，其原来的类别编号是3，6，
编辑：murufeng
Date：2020-6-29
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP。论文：CBNet
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2024-07-18 23:55:15
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可视化内容包括检测框分割mask关节点1.检测框的可视化 这里以人为例 1>可视化目标检测生成的检测框import json
import os
import cv2
parent_path = '../datasets/coco/images/val2017'
json_file = 'coco_instances_val2017_results.json' # 目标检测生成的文件
wi
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2024-03-21 09:34:55
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coco2017百度网盘下载
原创
2023-04-04 21:05:22
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COCO数据集概述COCO的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。其行业地位就不再多少了，本文主要梳理一下该数据集包含的内容。下图是官网给出的可下载的数据集（更新时间2020年01月09日），从这里可看出其数据集主要包括有标注的和无标注的数据：2014：训练集 + 验证集 +
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2024-07-08 15:40:19
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关于imdb和roidb的生成都是在函数train_rpn的中，所以我们从这个函数开始，逐个跟进看如何执行得到我们需要的imdb和roidb：
[python]
view plain
copy
1. def train_rpn(queue=None, imdb_name=None,
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2024-08-22 11:40:14
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COCO官方：地址COCO2017数据集简介:CoCo数据集一共有五种标注类型，分别(5种类型)：目标检测， 关键点检测， 素材分割， 全景分割， 图像说明标注信息使用JSON格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注”COCO 2017下载：地址Images:2017 Train images [118K/18GB] ：下载 2017 Val images [5K/1GB]：下载 2017 Test...
原创
2021-08-13 09:34:16
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参考项目地址:https://github.com/lpuglia/torchvision_voc [1]https://github.com/pytorch/vision/issues/1116 [2]https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/models/detection/faster_rcnn.html [3]https:/
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2024-05-13 15:36:12
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看完颜色的物理和数学描述基础，再来分析颜色的哲学基础，颜色的人文语义属性。颜色的基本三属性为色相、明度和纯度。 来自于百科：色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。人对颜色的感觉不仅仅由光的物理性
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2024-07-31 17:53:25
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下载VS 2017VS 2017社区版（Community）下载地址：百度网盘：链接: https://pan.baidu.com/s/1jJXyRMA 密码: ub6c 下载的文件，其大小不足 1 MB，只是 VS 2017 Community 简体中文版的一个安装引导程序。启动后勾选需要的组建即可进行在线下载安装。.NET Framework 安装下载 VS 2017 的
在自定义数据集上进行训练基本步骤如下：1、准备自定义数据集2、准备配置文件3、在自定义数据集上进行训练，测试和推理。准备自定义数据集MMDetection 一共支持三种形式应用新数据集：1、将数据集重新组织为 COCO 格式。2、将数据集重新组织为一个中间格式。3、实现一个新的数据集。我们通常建议使用前面两种方法，因为它们通常来说比第三种方法要简单。在本文档中，我们展示一个例子来说明如何将数据转化
COCO 数据集（Common Objects in Context） 是一个用于计算机视觉任务（尤其是目标检测、实例分割和图像描述生成）的大规模、高质量、公开可用的图像数据集。规模庞大： 包含 330,000+ 张图像（其中约 220,000 张标注，110,000+ 张未标注测试图），标注了 2,500,000+ 个物体实例。类别丰富（且常见）： 包含 80 个日常生活中常见的物体类别（如人、
这篇文章是我研究生阶段入学期间学习所记，主要供自己使用，结合了论文原作和源码，中间借鉴的一些b站的视频以及他人博客的解释，会在文章末尾贴出链接。目录COCO数据集的介绍COCO数据集标注格式pycocotools的安装和coco api的简单介绍pycocotools的安装coco api的简单介绍pycocotools简单使用实例COCO数
第一步、coco数据集下载链接不过还在罗嗦一句，第一组是train数据，第二组是val验证数据集，第三组是test验证数据集。数据包括了物体检测和keypoints身体关键点的检测。http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainva
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2024-04-24 06:21:20
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发布日期：2017 年 3 月 7 日摘要开发：快速导航、编写并修复代码
新的安装体验 - 降低了最小内存需求量以实现更快、更定制化的安装，并且支持脱机安装。
Visual Studio IDE - 大幅改进了 Visual Studio 2017，包括减少启动和解决方案加载时间、改进登录和标识、改进代码导航以及增添打开文件视图和链接的服务，实现了应用和任意本地服务或云端服务之
