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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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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# 使用 PyTorch 加载 COCO 数据集：简单入门
在深度学习的领域，数据集的选择是一个至关重要的步骤。COCO（Common Objects in Context）数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，特别是在物体检测、分割和图像描述等任务上。本文将介绍如何使用 PyTorch 加载 COCO 数据集，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，确保你已经安装了 PyTo
原创
2024-09-28 05:17:59
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文章目录0 输入数据1 余弦相似度（Cosine Similarity）2 torch.cosine_similarity3 问题4 分析与解决4.1 答案5 另外的实现方法 0 输入数据import torch
# 设置随机数种子，以保证结果可重现
torch.manual_seed(0)
a = torch.randn(4, 3)tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1
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2024-10-18 09:22:41
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# MS COCO数据集 pytorch
## 引言
随着计算机视觉的快速发展，图像识别和目标检测成为了计算机视觉领域的热门话题。在开发和评估图像识别和目标检测算法时，数据集的选择至关重要。而MS COCO数据集则是一个非常流行且广泛使用的数据集之一。本文将介绍什么是MS COCO数据集以及如何使用pytorch进行数据集的处理和训练。
## 什么是MS COCO数据集
MS COCO（M
原创
2024-01-18 12:21:52
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# 使用PyTorch训练COCO数据集的入门指南
计算机视觉的快速发展源于强大的深度学习框架，其中PyTorch因其简单易用和灵活性而广受欢迎。在许多应用中，COCO（Common Objects in Context）数据集被广泛用于物体检测、分割和图像描述等任务。本文将介绍如何使用PyTorch训练COCO数据集，并提供示例代码。
## 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了PyTo
下面的代码改写自 COCO 官方 API，改写后的代码 cocoz.py 被我放置在 Xinering/cocoapi。我的主要改进有：增加对 Windows 系统的支持；替换 defaultdict 为 dict.get()，解决 Windows 的编码问题。跳过解压这一步骤（包括直接的或间接的解压），直接对图片数据 images 与标注数据 annotations 操作。因为，无需解压，所以
之前我一直使用 VOC 格式的数据来训练 YOLO, 这次整理下 COCO 格式的数据。当我们在COCO 官网下载数据后，是以下格式：.
├── annotations
| ├── captions_train2017.json
| ├── captions_val2017.json
| ├── instances_train2017.json
| ├── instances_val2017.js
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2023-07-11 16:53:46
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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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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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xhy 2020年10月9日无评论 相对其他计算机视觉任务，目标检测算法的数据格式更为复杂。为了对数据进行统一的处理，目标检测数据一般都会做成VOC或者COCO的格式。 VOC和COCO都是既支持检测也支持分割的数据格式，本文主要分析PASCAL VOC和COCO数据集中物体识别相关的内容，并学习如何制作自己的数据集。Contents [hide]1 VOC格式1
github：iTomxy/data/cocoCOCO 数据集[1] 2017 版共 12,3287 张 images，每一张对应 5 句 sentences 描述。实际有 80 个 classes，虽然 ID 标到去 90，但中间有缺的。这里为检索任务做预处理。后期数据划分不按它原本的 train / val，所以将两者合并。操作需要用到 COCO api[2]，用例见 [3,4]。text 参
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2024-04-12 11:15:18
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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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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
本文目录：1.下载coco数据集2.数据集结构：3.解析json4.json转xml代码： 前言：coco数据集是个很庞大的，开源的数据集。有时候项目中需要训练一个模型，其中会包含coco数据集的某几类，此时会希望可以将庞大的coco数据集中提取出来自己需要的某几类别数据作为基础，再配合上自己采集一部分现场的数据集，训练成一个专门的模型，这样会比较高效，且质量有保障；1.下载coco数据集官网地
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2024-01-03 13:04:48
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【Microsoft COCO数据集介绍以及简单使用】文前白话1、MSCOCO数据集介绍2、COCO数据集格式说明3、数据集下载4、COCO API① pycocotools② 其它的COCO APIReference 文前白话本文介绍Microsoft COCO 数据集内容、格式、下载方式以及使用官方COCO API 处理训练、预测过程中数据以及可视化功能使用等等。1、MSCOCO数据集介绍M
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2024-08-23 13:01:40
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简介MS COCO数据集是目标检测领域中另一个非常有名的大型数据集(前面介绍过 PASCAL VOC )，其中COCO是Common Objects in COntext的缩写，由微软公司构建，其中包含了detection、segmentation、keypoints等任务，目前主要的赞助者有Microsoft、Facebook、Google等大厂。与 PASCAL VOC数据集相比，MS COC
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2024-08-07 09:27:55
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微软发布的 COCO 数据库是一个大型图像数据集, 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。COCO 数据库的网址是:MS COCO 数据集主页：http://mscoco.org/
Github 网址：https://github.com/Xinering/cocoapi
关于 API 更多的细节在网站: http://mscoco.org/dataset/#do
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2023-07-10 14:52:55
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1.coco官网下数据集 ，包括训练集，验证集，测试集，annotation等。下载新版API，地址在这里。 3. 进入PythonAPI/路径里，进行配置，下面的配置过程分为两种情况。一是ubuntu系统，一是windows系统。 【用ubuntu配置】 ——比较推荐，坑比较少！ 激活tensorflow环境，进入~/cocostuffapi/PythonAPI/路径下，输入 python se
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2024-05-11 15:50:18
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