CocosCreator使用i18n实现多语种前言： 如果要在游戏或者APP中可以根据不同地区显示不同语言，或者能设置切换语言，这是怎么实现的？要如何处理应用中的图片呢？当然方式有很多种，本文主要讨论在CocosCreator中使用i18n实现多语种功能的切换。实现： 这是官方给出的i18n插件下载地址：GitHub - cocos-creator-packages/i18n: i18n fo
目标检测,通常有两种格式的数据集voc格式和coco格式.voc比较容易理解,一张图片对应一个xml文件,对于目标检测主要考虑 : 每个xml文件中有图片的名字 , 图片的大小 , 以及图片的目标名称和坐标.coco格式的数据集比较难理解 , 对于目标检测主要考虑 : images字段是一个字典 , 字典中主要有file_name , 图片的宽高 , 还有一个id , 每张图片对应不同的id ,
序言有些时候需要用到coco格式的数据训练，但是labelimg标注的是VOC格式的文件，需要转换一些，原始文件目录格式为：转换方式一直接将单个文件夹的xml转换为json：import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport jsoncoco = dict()coco['images'] = []coco['type'] = 'instances'coco['annotations'] = []coco['categories']
原创
2021-11-18 16:53:35
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什么是数据类型转换? 使用表单、prompt获取过来的数据默认是字符串类型的 此时就不能简单的进行加法运算，而需要转换变量的数据类型。通俗来说，就是把一种数据类型的变量转换成另外一种数据类型。我们通常会实现三种方式的转换:转换为字符串类型转换为数字型转换为布尔型。转换成字符串的做法方式说明案例toString()转成字符串var num=1; alert(num.toString());Strin
测试类:package com.jpa.demo.类型转换包;
import com.fasterxml.jackson.databind.util.JSONPObject;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Ha
节内容数据类型介绍及格式化输出str类型str索引切片及简单操作 一，数据类型介绍及格式化输出 &nb
逻辑回归 手写数字识别mnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflowmnist.npz来源于keras代码将mnist.npz的数据size转化为mnist.gz的size（并归一化）变量定义及变量初始化迭代回归next_batch实现 本方法及程序适用于tensorflow1.Xmnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflow
在做影像识别时，需要大量的样本，对于从事GIS和遥感专业的人员来说，可能使用ArcGIS对着影像，绘制样本效率更高。但是很多
原创
2024-01-19 14:50:06
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文章目录单张coco转mask并显示批量coco转mask目前很多深度学习框架中的图像分割套件都使用image-mask格式的标签数据
原创
2022-12-08 14:39:46
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nuScenes数据集开发教程安装数据集使用场景样本样本数据 sample_data样本标注sample_annotation实例分类属性可见性传感器标定相机自姿态日志地图nuScenes基础 数据集下载： nuScenes. GitHub: nuscenes-devkit. 对应jupyter notebook教程翻译 安装指令：pip install nuscenes-devkit数据
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2024-03-05 14:07:22
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数据集快速生成方法集合一、numpy生成随机数据1) rand(d0, d1, ..., dn)2) randn((d0, d1, ..., dn)3) randint(low[, high, size])4) random_integers(low[, high, size])5) random_sample([size])二、sklearn生成随机数据2.1 回归模型随机数据3.2 分类模型
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2024-09-25 15:03:31
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HTML图像标签和超链接标签图像标签Img<img src="图像URL"/>
src是<img>标签的必须特性，用于指定图像文件的路径和文件名标签可以拥有多个属性，必须写在开始标签中，位于标签名后面。 属性之间不分先后顺序，标签名与属性、属性与属性之间均以空格分开。 标签采取 键值对 的格式 ，即key=“value” 的格式目录文件夹 普通文件夹，存放相关素材，根据直接
nuScenes数据集在mmdetection3d中的使用（一）nuScenes数据集下载博客：nuScenes数据集使用mmdetection3d官方对数据集下载和使用的指南 写在前面： 1.完整的nuScenes数据集约有300G，我在实际使用时仅下载了Part1数据集（约30G）。但是在应用nuScenes官方代码时，不完整的数据集会导致报错。因此，我做了部分修改。 2.目前主要针对基于激光
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2024-05-17 16:32:58
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接上一篇文章，Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (一)Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (二)3. 核心代码解析3.3 生成2D格网场景流真值1. 函数原型：gen_2d_grid_gt(data_dict: dict, grid_size: np.array, extents: np.array = None,
fra
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2024-04-18 13:13:33
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作者：蒋天园前言3D目标检测在ECCV20的文章中呈现依旧火热的研究趋势，本文对目前笔者看到过的ECCV20和ACM MM20的3D目标检测文章做一个汇总，分类方法按照该方法是否在对应数据集上实验作为分类方法。ECCV20在ECCV20接收的文章中，仍然在KITTI上做实验的文章有两篇，如下列举，两篇文章都是采用多模态融合的研究工作，即点云信息和Image信息在特征层融合的方法。3D-CVF: G
将COCO格式数据转为VOC格式
'''
把coco数据集合的所有标注转换到voc格式，不改变图片命名方式，
注意，原来有一些图片是黑白照片，检测出不是 RGB 图像，这样的图像不会被放到新的文件夹中
更新日期：2019-11-19
'''
from pycocotools.coco import \
COCO # 这个包可以从git上下载https://github.com/co
原创
2021-07-09 14:18:39
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coco数据集是一个json格式的文件，由info、images、annotations、categories、licenses五部分组成。licenses、info两部分在训练时基本用不到，置空就好"licenses": [],
"info": {},images为图片信息的数组，每张图片为一个json对象"images": [{
"height": 2000,
"width": 200
原创
精选
2024-03-05 15:47:01
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COCO数据格式说明标注工具推荐：https://github.com/wkentaro/labelmelabelm
原创
2022-08-24 17:17:22
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# Python Coco格式Json加载教程
## 1. 引言
在Python中，我们经常会使用Coco格式的JSON数据进行数据交互和处理。Coco格式是一种常用的数据格式，它可以用来表示图像、注释和标注等信息。本文将详细介绍如何在Python中加载和处理Coco格式的JSON数据。
## 2. 准备工作
在开始学习之前，我们需要安装一些必要的库来支持我们的开发工作。请确保你已经安装了以下
原创
2023-12-14 09:38:35
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将COCO格式数据转为VOC格式'''把coco数据集合的所有标注转换到voc格式，不改变图片命名方式
原创
2022-01-18 15:29:33
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