文章目录前言一、COCO数据集二、安装COCO-PythonAPI(pycocotools)三、类提取+Json转xml四、参考 前言COCO数据集是一个很大的数据集，包括了语以分割、实例分割、目标检测等，因此它的标签就对应了几种不同的标注方式。最新的COCO2017对应了总共90个类别，但有时侯我们在做任务不需要这么多的类，只需要其中的一类或几类。本篇以提取“person”这一类的目标检测数据
文章目录1 COCO数据集介绍2 COCO数据集目标检测和分割格式2.1 images2.2 categories2.3 annotations参考 1 COCO数据集介绍COCO数据集是常用的目标检测和分割数据集，可以用于分类、目标检测、分割以及人体关键点检测等任务，这里我们重点关注目标检测与分割其中目标类别object categories 80个（不包括背景）物体类别stuff categ
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2024-04-17 13:04:32
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COCO数据集标注格式详解---- object keypoints 由于笔者的研究方要是从基于coco数据集这一基准，要求做的是姿态估计，so，我主要做object leypoints这一块的内容整理。开始学习~coco数据集1、类别：80类 2、3种标注类型，使用json文件存储，每种类型包含了训练和验证 object instances （目标实例）： 也就是目标检测object detec
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2024-08-07 10:09:50
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CVer必然要对Microsoft COCO数据集有一定的了解，今天就对COCO做一点解读。1. MS COCO关于COCO的介绍应该能看懂，这里我们只强调一下重要信息。 看一下标注文件，不同的文件对应不同的task，比如instances_train2017.json是检测与分割任务的训练集标注。再关注一下文件细节，其中标注信息存储在annotations字段，具体的存储的信息表示什么参见官网或
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2024-05-05 19:06:01
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YOLO3 训练
YOLO3的GitHub地址：
https://github.com/ultralytics/yolov3github.com
部署平台：
https://cloud.videojj.com
再回顾一下之前的安装，连接实例后，在root目录下：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov3
cd yolov3
pip instal
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2021-07-28 14:56:37
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枚举法枚举算法解题的基本思路：确定枚举解的范围，以及判断条件选取合适枚举方法，进行逐一枚举，此时应注意能否覆盖所有的可能的解，同时避免重复。在枚举时使用判断条件检验，留下所有符合要求的解。1. 简单型枚举就是可以通过简单的 for 循环嵌套就可以解决的问题42 点问题题目描述:众所周知在扑克牌中，有一个老掉牙的游戏叫做24点，选取4张牌进行加减乘除，看是否能得出24这个答案。 现在小蓝同学发明了一
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2024-05-17 08:31:30
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摘要在目标检测中进入训练前，会有几种不同形式的准备数据，今天就具体的讲解几种常见的数据准备格式，当然，最常用的还是coco数据集形式进入训练。voc coco数据集我们通常提到的voc是07年就有的，有照片和xml文件进行的标注信息，xml是labeling标注之后最原始的保存信息的文件，json是全部提取出来之后形式字典形式的信息，效率比xml快很多。imagesets存储的全部是照片，anno
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2023-12-25 09:23:32
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list_files.py from labelme2coco2 import labelme2coco import os import glob # 获取文件名 file_names = os.listdir("./img2/") json_files = [] new_json_files =
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2020-05-08 17:38:00
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# 如何实现“Python COCO”教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集) --> B(安装COCO API)
B --> C(数据预处理)
C --> D(模型训练)
D --> E(结果评估)
```
## 2. 详细步骤
### 步骤一：准备数据集
首先，你需要准备一个COCO格式的数据集，包含
原创
2024-03-05 04:11:22
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# 使用 CocoaPods 管理 iOS 项目依赖
在 iOS 开发中，CocoaPods 是一个非常流行的依赖管理工具，它能够帮助我们轻松地集成和管理第三方库。在这篇文章中，我将指导你如何使用 CocoaPods 来管理你的 iOS 项目依赖。
## 流程概览
以下是使用 CocoaPods 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装
# 如何实现 Java Coco：新手开发者的指南
当你第一次接触“Coco”项目，可能会感到有些困惑，它是用于Java的测试工具，能够帮助你分析代码覆盖率。本文将为你提供清晰的步骤和示例代码，帮助你成功实现 Java Coco。
## 流程概述
下面是实现 Java Coco 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
【code128条形码组成】除终止符（STOP）由13个模块组成外，其他字符均由11个模块组成就是说,如果用‘1’表示黑线(实模块),用‘0’表示白线(空模块)，那么每表示一个字符就需要11条线，也就是11个模块。
在条码字符中，每三个条和三个空组成一个字符，终止符有四个条和三个空组成。
就是说，这11条线的颜色，是依据一定的规则将其分布于三个黑线区和三个白线区，当然是黑
? 环境搭建 服务器：ubuntu1~18.04 Quadro RTX 5000 16G
原创
2023-06-11 07:15:02
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商品上架需要在ES中保存 需要检索的值的信息 sku信息 本集主要讨论存储在es中sku信息的模型 ...
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2021-09-13 10:52:00
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本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标，分为3个部分：COCO介绍，数据集分类和COCO展示。本人主要下载了其2014年版本的数据，一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标，其精度均为小数点后两位。一个目标的标签示意如下： {"segmentation":[[392.87
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2023-07-25 10:22:55
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计算机视觉的一个主要任务是理解视觉场景，要理解视觉场景就要涉及到一系列主要的视觉任务包括对象检测与识别、图像语义描述、场景分割、场景属性与特征描述等。ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割，而COCO主要关注图像场景与实例分割。数据收集COCO(common object in context)在数据收集层面把整个数据集分为如下三个部分：标志性对象图像
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2024-05-16 02:38:38
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# COCOAPI=/path/to/clone/cocoapigit clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git $COCOAPIcd $COCOAPI/PythonAPI# Install into global site-packagesmake install# Alternatively, if you do not ha...
原创
2022-09-13 14:46:28
448阅读
该方法通过在运动剧烈的地方放置更多的控制点，在运动平稳的地方放置更少的控制点，以适中的时间消耗实现了更高的姿态估计
原创
2024-08-02 14:39:50
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# 使用Python处理COCO数据集
## 引言
COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的对象识别、分割和图像描述数据集。它包含了多种类型的标注信息，例如图像的对象检测框、语义分割和关节标定等。这使得COCO成为了计算机视觉领域的重要资源，尤其是在训练深度学习模型时。
在本文中，我们将探讨使用Python读取和处理COCO数据的方法，并提供相关的代码示例
COCO数据集简单介绍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。这里以COCO2017数据集为例。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。一共80个类，分别是：[‘person’, ‘bicycle’, ‘car’, ‘motorcycle’, ‘airplane’, ‘bus’, ‘train’, ‘tru
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2024-07-30 00:28:24
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