0 前言在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。1 labelme环境搭建labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的， 像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图：注：这里界面我
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2024-05-12 20:21:07
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只上干货，走起来。下载标注软件标注工具MRLabeler下载https://github.com/imistyrain/MRLabeler.git在此感谢大神用c++写的这么方便大家的工具。 下载成功后解压即可。建立VOC数据集的格式文件1.建立几个必要的文件新建立以下的结构文件。 总文件名称为DataLabel，内部有以下几个文件夹及文件Annotations 存有 objection dete
数据扩充简单的数据扩充方式特殊的数据扩充方式Fancy PCA监督式数据扩充 深度卷积网络自身拥有强大的表达能力，不过正因为如此，网络本身需要打咯昂甚至海量的数据来驱动模型训练，否则便有极大可能陷入过拟合的窘境。实际中数据扩充（data augmentation）便成为深度模型训练的第一步。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可以避免过拟合，另一方面又会带来模
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2024-08-15 10:42:00
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本文学习目标检测的一些概念:IOU， TP， TN，FP, FN什么是IOU？ IOU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。 例如，图中绿色框为实际框，红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？ 就是甬道IOU。 IOU的计算公式： IOU = S(交集)/S(并集)，就是重叠部分除以总区域。 代码import cv2
import numpy as np
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2023-12-17 07:22:13
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图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。Albumentations是一个用于图像增强的Python库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。之所以分享这个库的使用，是因为这个库极其强大。Albumentations库支持图像分类、语义分割、实例分割、关键点检测、目标检测，同时还支持这些任务的融合（也就是混合数据，多任务）。比如：支持对目标检测+语义分割的数据进行增强。
目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等flyfish文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指标小技巧和吴恩达（Andrew Ng）在做缺陷检测项目（ steel sheets for defects）时遇到的需要提高模型指标的问题是如何解决的。1 YOLOv5获得最佳训练效果指南大多数情况下，只要数据集足够大且良好标注(provided your datas
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2024-05-13 10:30:21
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一方面为了学习，一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识，具体的方法有很多，帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（运动历史图像）、时间熵……等等。更为具体的资料可以参考一下链接，作者做了很好的总结。点击打开链接我只要针对作者提供的源代
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2024-03-22 09:52:38
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本文约
2700字 ，建议阅读
5分钟 。
本文介绍采用代码搞定目标检测的技术。 计算机视觉是人工智能的一个重要领域，是关于计算机和软件系统的科学，可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求，目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。
目标检测是指计算
项目链接Github论文：End-to-End Object Detection with Transformers1、准备数据1.1 coco数据集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。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像，其使用了亚马逊的Mechanical Turk（AMT）。C
文本数据增强 文章目录文本数据增强数据处理数据采样EDA回译生成模型生成对抗网络炼丹设置权重Focal loss分类阈值优化 数据处理数据采样过采样和负采样（注意数据的采集标注等本身成本高，尽量少使用欠采样。）EDA使用EDA时需要考虑任务情况，有些EDA操作会改变语义，要保证语义的完整性。同义词替换：从句子中随机选择非停止词，用随机选择的同义词替换这些单词。随机插入：随机的找出句子中某个不属于停
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2024-03-24 10:22:31
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一个性能优良，极度完美的数据集，具有较小偏差的大数据集，对于计算机视觉领域算法的研究是很重要的，具体非常重要的作用！ 在目标检测中，知名的数据集一个接着一个的被发布，被公开，被广大研究者使用，本文是
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2024-02-28 14:14:55
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1 PASCAL VOCVOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/val 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test 2007作为测试集，用10k的train/val 2007+test 2007和16k的train/val 201
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2024-02-16 10:18:05
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目标检测入门系列Task01-目标检测数据集一、目标检测基本概念1.1 目标检测与图像分类的区别1.2 目标检测的思路1.3 目标框定义的方式1.4 交并比（IoU）二、目标检测数据集VOC2.1 VOC简介2.2 VOC数据集的下载2.3 VOC数据集的结构2.4 VOC数据集dataloader的构建2.4.1 使用的环境2.4.2 上传并解压数据集2.4.3 挂载谷歌云盘2.4.4 解压数
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2024-07-22 11:15:40
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本文主要介绍目标检测领域常用的三个数据集PASCAL VOC、ImageNet、COCO.1.PASCAL VOC
1.1 数据集简介PASCAL VOC挑战在2005-2012年之间展开。该数据集包含11530张用来训练和测试的图片，其中标定了27450个感兴趣区域。该数据集在8年之间由原始的4个分类发展至最终的20个分类：人： 人动物：鸟、猫、狗、牛、马、羊运载工具：飞机、自行车、船、巴士、汽
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2024-05-11 15:34:16
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在目标检测任务中，常见的数据集格式有三种，分别为voc、coco、yolo。一、VOCvoc数据集由五个部分构成：JPEGImages，Annotations，ImageSets，SegmentationClass以及SegmentationObject。JPEGImages：存放的是训练与测试的所有图片。Annotations：里面存放的是每张图片打完标签所对应的XML文件。ImageSets：
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2024-05-07 21:26:58
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CV计算机视觉核心08-目标检测yolo v3对应代码文件下载： 需要自己下载coco的train2014和val2014： 对应代码（带有代码批注）下载：一、数据集：这里我们选择使用coco2014数据集： 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的： 其中image存放训练数据和validation数据： labels文件夹中存放标签，且与上面训练
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2024-05-18 09:56:28
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建立一个具有较小偏差的大数据集，对于开发先进计算机视觉算法是很重要的。在目标检测中，许多知名的数据集在最近10年之内被发布，包括PASCALVOCChallenges（例如VOC2007,VOC2012）,ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge（例如ILSVRC2014）,MS-COCODetectionChallenge等。下表列出了这些数据集的
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2024-04-07 13:43:24
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终于更新了，本篇是实现了SSD的tensorrt 推理【python版】。YOLOv4以及YOLOv5C++版的tensorrt推理可以看我之前的文章。SSD代码我这里是在b站up主Bubbliiiing的pytorch版SSD的基础上进行的实现。环境说明windows10cuda10.2cudnn8.2.1pytorch1.7tensorrt8.2.5.1python 3.7显卡：NVIDIA
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2024-04-16 14:05:47
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检测小物体和现场较远处的物体是监视应用中的一个主要挑战。这些物体由图像中少量的像素表\
原创
2022-10-23 01:06:11
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船舶水尺监测解决方案船舶水尺刻度监测系统 一、概述船舶水尺刻度监测是港口码头正常运行不可或缺的一部分，传统方式的水尺监测是由专业人员去现场观察测量，记录数据，这种方式存在工作效率低、浪费人力物力财力、受环境因素影响较大等缺点。船舶水尺刻度监测系统（SSMS）综合应用了视频监控、电子地图、视频分析、人工智能、自动化识别、网络通信等在内的技术手段，建立起了一个能够长期稳定、高效动
