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 +
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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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 &
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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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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# 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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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
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2024-03-21 09:34:55
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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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coco2017百度网盘下载
原创
2023-04-04 21:05:22
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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，
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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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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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
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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1.coco数据集格式MC COCO2017年主要包含以下四个任务：目标检测与分割、图像描述、人体关键点检测，如下所示：annotations: 对应标注文件夹
├── instances_train2017.json : 对应目标检测、分割任务的训练集标注文件
├── instances_val2017.json : 对应目标检测、分割任务的验证集标注文件
├── captions_
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2024-09-26 13:26:17
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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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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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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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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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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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