最先生成的json文件里面记录着图像轮廓的坐标和类别，需要将json文件转换成png格式的mask文件，使用的是labelme的labelme_json_to_databaset函数，执行json2dataset.py文件可以批量转换，生成的文件夹如图1所示，文件夹里面的文件如图2 图1 图2 首先创建一个文件夹，我这里叫的是data，在里面创建四个文件夹，存放内容和
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2024-03-28 13:31:44
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首先膜拜一下何凯明大神，其实首次知道FCN做语义分割的时候，也产生过是否可以与Faster Rcnn结合的想法，不过也就那么一个念头闪过而已，没具体想估计也想不明白。看了Mask Rcnn后有种豁然开朗的感觉，除了膜拜没别的想法了。这篇只写怎么使用，原理后面在写吧。 必要的开发环境我就不啰嗦了，在代码链接里有，如果只是训练自己的训练集，coco tools就不用下了，windows下安装还挺烦。
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2024-05-12 18:38:00
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环境情况：window7 x64，cuda9，cudnn7，pycharm这个整理了网上很多的资料，并且进行代码修改后，得出的制作自己的训练数据很方便的的方法。整体的代码在GitHub：https://github.com/yangdashi88/Mask_RCNN-master--TrainOwerDatset 记得给个星，你的星就是我的动力。一、运行环境的安装：1、下载好
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2024-07-22 10:20:22
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介绍Mask-RCNN作为实例分割算法，在Faster RCNN网络框架的基础上进行了扩展，增加一个用于实例分割的掩码分支.数据集准备1、labelme 标注数据labelme 的安装方法可以参考前面的博客:数据标注工具 labelme 开始标注自己的数据集，如下： 标注完成后生成如下的文件：2、json文件转化数据集下载转换工具如下 链接：https://pan.baidu.com/s/1ma-
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2024-04-03 16:28:16
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目录前言一、labelme标定二、对data进一步处理1.数据增强2.json_to_dataset三、实际训练数据集处理 前言在深度学习中，数据集一般是指用作网络训练的数据集合。数据集包含输入和真实输出(ground truth)两部分，视觉类深度学习中输入为图片，输出为分类结果、预测框及分割结果等。 数据集一般会分为训练集(train dataset)、验证集(valid dataset)和
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2024-07-19 22:13:07
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1. 官方网址：http://cocodataset.org 2. 下载的资料这里只看2017版的：http://cocodataset.org/#downloadimages里面四个文件夹，下载下来的图像长这样：3. coco APIhttps://github.com/cocodataset/cocoapi 这个API很傻的一个地方是，必须在python2环境中运
数据采集一、图像采集1、方案设计2、采集过程3、图像命名二、数据清理三、数据标注1、目标检测2、实例分割准备工作开始标注 一、图像采集1、方案设计为了让采集的数据更加均衡，更符合实际需求，得先写好采集方案。根据不同需求进行合理安排，比如说如果实际问题遮挡比较严重，就得采集一些遮挡的数据集；如果是要解决小目标实例分割，就得采集包含小目标的图片。里面各个种类图片数量尽量接近，不能出现一种物体采集的很
最近需要做一个目标分割任务，但是没啥经验，所以准备从基础搞起，先学习如何使用经典的MaskRCNN来实现检测任务。MaskRCNN的原始版本是用TensorFlow写的，但是我没啥TensorFlow的经验，Pytorch稍微熟悉一点，而且去网上查了下都说Pytorch版本的MaskRCNN好像训练速度更快、效果更好一些，这一点就不发表看法了。MaskRCNN的数据集要比一般的分类任务、目标检测任
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2023-09-27 13:38:11
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周末跑了一下Mask RCNN 模型，花了两天半，终于把基础模型搞定了，现在回忆一下做的步骤和遇到的坑 samples/shapes/train_shape.ipynb 改的。整个模型是用python实现的，所以相较去年尝试过的 darknet，整个 model 的代码是易读的，有问题可以直接看 model 源码。 比如 evaluation 这部分，源代码制求了 mAP 值，但是我希望同时获得
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2024-05-28 19:08:59
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一、数据准备因为只是详实的记录一下训练过程，所以数据量不需要太多，我们以数据集 Oxford-IIIT Pet 中的 阿比西尼亚猫（Abyssinian） 为例来说明。数据集 Oxford-IIIT Pet 可以从 这里 下载，数据量不大，只有 800M 不到。其中，阿比西尼亚猫的图像只有 232 张，这种猫的长相如下：要训练 Mask R-CNN 实例分割模型，我们首先要准备图像的掩模（mask
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2024-07-04 18:03:41
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第三章 数据集介绍3.1 数据集制作3.1.1 数据集一：全天候道路图像分割数据集UAS-UESTC All-Day Scenery
该数据集是本人使用的第一个数据集，专注于道路分割，使用效果较好。在此对原作者的无私开源深表感谢。 本数据集包含sun_sight、rain_sight、night_sight、dusk_sight四种天气状况下的道路图像，图像存储为.jpg格式，标注mask为.pn
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2024-04-26 16:09:03
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一、数据集准备（训练集验证集测试集的数据分别准备）1、标注数据集大多数人会用labelme来标注数据集，然后用labelme将每张标注图片都生成一个json文件。labelme教程网上很多，这里不再赘述。本人由于原图的标注目标很小，用labelme标注未免不精确，所以先用PS手动标注后再写代码把标注图转换成了labelme格式的json文件。结果如图： 2、将这些json文件
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2024-05-19 12:12:54
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1.环境准备设备：rtx 3060环境要求：torch >= 1.8.1其他环境按照源代码的readme安装即可github地址：http://git clone https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov52.数据集准备本文用COCO数据集来进行训练，TPH-YOLO作者给出了coco.yaml文件来进行coco数据集的训练，但为了与其他版本的Yolo进行
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2024-04-21 20:19:10
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1. github地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN，下载到本地:git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN2. 下载coco图像库并解压，并放置在coco文件夹下。coco数据库的下载地址为 http://cocodataset.org
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2024-05-28 20:07:55
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文章目录1 数据格式转换1.1 旧版代码1.2 新版代码2 检查数据集2.1 旧版代码2.2 新版代码3 移除特定分类的数据3.1 旧版代码3.2 新版代码4 提取特定分类4.1 旧版代码4.2 新版代码5 提取特定分类并修改名称5.1 旧版代码5.2 新版代码6 VOC数据集可视化 检测系列相关文章参考如下链接：VOC数据的结构介绍及自定义生成，用labelimg自已标注VOC标准数据的生成及
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2024-08-02 16:28:04
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记录一次完全自己实现的深度学习炼丹过程（包括怎么初步设置的参数，怎么排错，记录第一次在kaggle的gpu上跑）。声明：本次训练的准确率并不高，因为为了想自己体验炼丹的过程，卷积层和池化层的kernel_size以及stride这些参数我都是自己手动设置的，并没有用现成的网络，所以期待下次自己的调参能使准确率变高。要导入的一些包：import torch
from torch import nn,
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2024-10-25 09:17:48
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Mask-RCNN(TensorFlow版)的项目地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN目录准备数据集标定样本预处理开始训练准备数据集首先将你的数据集分为两类，一类为训练集（train），一类为验证集(val)。然后是标注数据，这里使用我另一篇博客提到的标记工具。对样本进行标定。 标定样本预处理将标定号的图片放到datasets文件夹内，分t
文章目录一、mmsegmentation简介二、Cityscape数据集简介2.1 数据结构2.2 标注样例三、把自己的数据集变成Cityscape格式3.1 将用labelme标好的数据转换为训练可用数据3.2 重命名3.3 xml转json四、训练和测试4.1 改数据集路径名称等4.2 训练4.3 测试4.4 demo五、训练技巧5.1 不同类别的 loss 权重设置 一、mmsegment
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2024-08-02 12:28:51
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Yolo模型的训练参考官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ （1）在VOC数据集上训练YOLO 如果您想使用不同的训练方式，超参数或数据集，可以从头开始训练YOLO。 这是在Pascal VOC数据集上运行它的方法。1) 获取 Pascal VOC 数据集 要训练YOLO，您需要2007年至20
1.COCO数据集COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整
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2024-04-21 22:04:56
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