# 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
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为了玩 Yolo-V3 花了好几天了，好
原创
2021-08-16 09:40:15
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为了玩 Yolo-V3 花了好几天了，好不容易编写好了模型，也通过了测试，现在想做一些调整然后继续训练，还是采用COCO数
原创
2022-03-02 11:26:23
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文章目录商品目标检测1. 目标检测概述1.1.项目演示介绍学习目标1.1.1 项目演示1.1.2 项目结构1.1.3 项目安排1.2 图像识别背景学习目标1.2.1 图像识别三大任务1.2.2 图像识别的发展1.3 什么是目标检测学习目标1.3.2 目标检测定义1.3.2 目标检测的技术发展史1.4 目标检测的应用场景1.5. 开发环境搭建2. 目标检测算法原理2.1 目标检测任务描述目标2.1
第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集，该数据集专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。如果你要了解 COCO 数据库的一些细节，你可以参考： MS COCO 数据集主页：http://mscoco.org/ 我改写的 COCO AP
原创
2021-08-27 09:54:22
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我的系统为ubuntu 16.04今天我在安装tensorflow objection detection api的cocoapi的时候出现了下面的问
原创
2022-08-12 08:33:31
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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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# 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 |
|------|--------
# 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
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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Anaconda3是一款专业的Python数据分析软件，通过Anaconda3用户能够轻松的管理自己常用的一些数据包和代码，可以说是一款非常专业的软件，有需要的用户可以下载安装。基本简介Anaconda3是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda 能轻松安装在数据科学工作中经常使用的包。可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多
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2023-09-10 22:23:48
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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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# 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
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
183阅读
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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前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、搭建MobileNet网络用MobileNetv2学习,轮次训练5轮次（代码），五个epoch2分钟，设备太重要了（服务器显卡P4000,网上说相当于1070）。二、代码部分1.module.py----定义MobileNet的网络结构代码如下（示例）：from torch i
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2024-09-29 06:17:23
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文章目录1 引言2 pycocotools介绍3 Dataset 构建4 Dataloader 构建4.1 解决batch中tensor维度不一致的打包问题4.2 collate_fn()函数分析5 绘制预测结果或GTAppendixA. convert_coco_poly_maskB. COCO_TransformC. DrawGTD. draw_textE. draw_mask参考 1 引言
