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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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 +
# 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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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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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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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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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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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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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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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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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
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
docker官方仓库：Docker Hub https://www.docker.com Docker运行中使用的默认仓库是Docker Hub公共仓库，里面存储了各类的镜像 Docker提供一个注册服务器（Register）来保存多个仓库，每个仓库又可以包含多个具有不同tag的镜像，自己创建的镜像，不仅可以在本地使用，并且可以上传到Docker仓库.用户通过编写Dockerfile，bulid创
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2024-05-29 05:39:45
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004.Docker镜像管理 一 镜像基本操作镜像是一个包含程序运行必要依赖环境和代码的只读文件，其本质是磁盘上一系列文件的集合。它采用分层的文件系统，将每一次改变以读写层的形式增加到原来的只读文件上。镜像是容器运行的基石。1.1 搜索镜像 docker命令必须具备root权限，普通用户可是用那个sudo。提示：docker默认的Docker Hub 网址为： https://
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2024-03-05 22:18:42
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Kubernetes系列（二）镜像构建本文主要介绍 docker 镜像的构建过程，以及推送到远程仓库，本示例中，使用的远程仓库是本地搭建的 harbor 仓库，大家可以参考https://goharbor.io/docs/2.5.0/install-config/ 进行安装。镜像构建本示例，以 docker hub 中的 centos:7 为基础镜像，运行
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2024-04-17 11:54:05
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一、基于alpine 基础镜像制作nginx镜像[root@localhost7B alpine]#docker pull alpine[root@localhost7B alpine]# cd /data/dockerfile/system/alpine/
[root@localhost7B alpine]# ls
build_alpine_nginx.sh Dockerfile index
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2024-03-27 19:53:11
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