1 PASCAL VOCVOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/val 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test 2007作为测试集，用10k的train/val 2007+test 2007和16k的train/val 201
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2024-02-16 10:18:05
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目标检测入门系列Task01-目标检测数据集一、目标检测基本概念1.1 目标检测与图像分类的区别1.2 目标检测的思路1.3 目标框定义的方式1.4 交并比（IoU）二、目标检测数据集VOC2.1 VOC简介2.2 VOC数据集的下载2.3 VOC数据集的结构2.4 VOC数据集dataloader的构建2.4.1 使用的环境2.4.2 上传并解压数据集2.4.3 挂载谷歌云盘2.4.4 解压数
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2024-07-22 11:15:40
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一个性能优良，极度完美的数据集，具有较小偏差的大数据集，对于计算机视觉领域算法的研究是很重要的，具体非常重要的作用！ 在目标检测中，知名的数据集一个接着一个的被发布，被公开，被广大研究者使用，本文是
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2024-02-28 14:14:55
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在目标检测任务中，常见的数据集格式有三种，分别为voc、coco、yolo。一、VOCvoc数据集由五个部分构成：JPEGImages，Annotations，ImageSets，SegmentationClass以及SegmentationObject。JPEGImages：存放的是训练与测试的所有图片。Annotations：里面存放的是每张图片打完标签所对应的XML文件。ImageSets：
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2024-05-07 21:26:58
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本文主要介绍目标检测领域常用的三个数据集PASCAL VOC、ImageNet、COCO.1.PASCAL VOC
1.1 数据集简介PASCAL VOC挑战在2005-2012年之间展开。该数据集包含11530张用来训练和测试的图片，其中标定了27450个感兴趣区域。该数据集在8年之间由原始的4个分类发展至最终的20个分类：人： 人动物：鸟、猫、狗、牛、马、羊运载工具：飞机、自行车、船、巴士、汽
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2024-05-11 15:34:16
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建立一个具有较小偏差的大数据集，对于开发先进计算机视觉算法是很重要的。在目标检测中，许多知名的数据集在最近10年之内被发布，包括PASCALVOCChallenges（例如VOC2007,VOC2012）,ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge（例如ILSVRC2014）,MS-COCODetectionChallenge等。下表列出了这些数据集的
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2024-04-07 13:43:24
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CV计算机视觉核心08-目标检测yolo v3对应代码文件下载： 需要自己下载coco的train2014和val2014： 对应代码（带有代码批注）下载：一、数据集：这里我们选择使用coco2014数据集： 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的： 其中image存放训练数据和validation数据： labels文件夹中存放标签，且与上面训练
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2024-05-18 09:56:28
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@Author：Runsen计算机视觉中具有挑战性的主题之一，对象检测，可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来，因此需要了解常见的目标检测的开源数据集https://public.roboflow.com/object-detectionCIFAR-10CIFAR-10 是一个综合数据集，由 10 个不同类别的 60,000 张彩色图像组成
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2024-08-18 22:36:34
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建立一个具有较小偏差的大数据集，对于开发先进计算机视觉算法是很重要的。在目标检测中，许多知名的数据集在最近10年之内被发布，包括PASCAL VOC Challenges(例如VOC2007,VOC2012),ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(例如ILSVRC2014),MS-COCO Detection Challenge等。下表
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2024-06-05 08:38:08
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目标检测数据说明目标检测的数据比分类复杂，一张图像中，需要标记出各个目标区域的位置和类别。一般的目标区域位置用一个矩形框来表示，一般用以下3种方式表达：表达方式说明x1,y1,x2,y2(x1,y1)为左上角坐标，(x2,y2)为右下角坐标x1,y1,w,h(x1,y1)为左上角坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度xc,yc,w,h(xc,yc)为目标区域中心坐标，w为目标区域宽度，h为目标区
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2024-06-08 16:24:09
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文章目录制作自己的目标检测数据集一、下载Voc数据集二、安装标注工具labelimg三、制作图像标签1.创建一个文件夹2.在当前文件夹下打开命令提示符3.打开标注软件 制作自己的目标检测数据集一、下载Voc数据集在官网下载Voc2012数据集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit 找到–>Devel
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2024-08-27 15:09:11
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目录：COCO数据集介绍一、数据集介绍二、COCO数据集features2.1 对象检测2.2 字幕(captioning)：图像的自然语言描述2.3 关键点检测2.4 图像分割(stuff image segmentation)2.5 全场景分割(panoptic:full scene segmentation)2.6 人体姿势(dense pose)估计三、其他 一、数据集介绍COCO数据集
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2024-04-19 20:48:44
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文章目录1.1 mmdetction 安装1.1.1 系统环境需求1.1.2 安装 mmdetection1.2 训练自定义数据集 CatDog1.2.1 准备数据集1.2.2 修改 faster_rcnn 模型配置1.2.3 训练模型1.2.4 测试图片1.2.4.1 测试单张图片1.2.4.2 测试多张图片 1.1 mmdetction 安装1.1.1 系统环境需求参考 mmdetectio
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2024-07-03 20:26:48
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PASCAL VOC 数据集的应用领域有Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification等，它的常用版本为2007年和2012年的，PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集组织结构一致，内容没有重复，共有20个不同类别的物体。下载PASCAL VO
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2024-08-27 15:07:07
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《解决目标检测中的小目标问题》 目标检测的前身是滑窗 + 图像分类，如果想要对图像进行鲁棒的分类，首先特征要能够覆盖整幅图像，而且编码的前景信息要比噪声背景信息更加显著。这对于小目标来说比较难做到，所以小目标检测一直是目标检测中的一个难点，2015年的一篇论文 Deep Proposal 中对浅层语义特征和深层语义特征在目标检测中的作用做了分析，结论是深层语义特征能够以较高的查全率找到感兴趣的对
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2024-05-12 22:30:04
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基于Data Augmentation+NAS-FPN数据对于深度学习来说至关重要，而数据增强策略对于提升训练样本数据量、改善模型稳定性和鲁棒性，提高对于真实世界的适应性和泛化性具有重要的作用。虽然在图像分类中数据增强有着广泛的使用，但将数据增强用于目标检测的系统性研究还较少。此外由于目标检测数据的标记成本比图像分类更高，数据增强策略在有限数据的情况下除了能提高模型表现同时还能节省数据成本。来自谷
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2024-08-09 18:17:42
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一、项目介绍思路 优点便捷性：在理论上，可以减少大批量图像数据的标注行为 ；可拓展性：对于特定场景的数据标注，可以人工标注少量数据并训练，利用该模型进行其余大量数据的辅助标注工作 ；依托
PaddleHub预训练模型库 ；
labelimg ；贡献利用PaddleHub半自动标注；简易的数据集图片大小重置工具，将图片重置为一样大小；下载地址
VOC格式文件转化为yolov5可用于训练
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2024-04-02 18:03:35
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大家都知道的，想要让深度学习算法发挥良好的性能，数据集的好坏至关重要。如果做目标检测，有时候苦于想做的项目没有合适的数据集，而分割数据集有自己项目课题需要的，或者就是想把高质量的分割数据集（如Cityscapes）拿来用于目标检测任务，就需要将深度学习实例分割数据集改造为目标检测数据集。那么如何将像素级的多边形标注的分割数据标注转为目标检测的bbox标注呢？其实很简单，由于分割的每个目标的多边形标
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2024-06-17 21:42:53
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前言这篇论文和CutMix思路有点类似，不过该篇论文主要是针对小目标数据的增强，CutMix注重的是数据增强中正则化，泛化的问题。该篇论文发布于2019CVPRAbstract近年来，目标检测取得了令人瞩目的进展。尽管有这些改进，但在检测大小目标之间的性能仍有很大差距。我们在具有挑战性的数据集MS COCO上分析了当前最先进的模型Mask RCNN。我们表明，小的ground truth目标和预测
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2024-06-03 15:22:17
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Pytorch 目标检测和数据集0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 目标检测1.1 概述在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detecti
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2023-08-02 09:35:39
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