目标检测 pytorch复现SSD目标检测项目0、简介1、模型整体框架（以VGG16为特征提取网络）3、默认框（default box）的生成--相当于Faster-RCNN中生成的anchor4、预测层的实现原理：5、正负样本的选取6、损失的计算原理6、以ResNet50作为特征提取backbone7、ResNet50+SSD网络模型搭建8、训练自己的SSD目标检测模型 0、简介SSD（Sin
Installpip install pascal-voc-writerUsefrom pascal_voc_writer import Writer# Writer(path, width, height)writer = Writer('path/to/img.jpg', 800, 400)# ::addObject(name, xmin, ymin, xmax, ymax)writer.addObject('cat', 100, 100, 200, 200)# :
原创
2021-08-13 09:33:14
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#2020开年第一篇，谁能预料新年伊始的世界如此脆弱，中国疫情肆虐，美伊箭拔弩张，英国愤懑脱欧，儿时的偶像科比和女儿也不幸离世，生命之渺小，生活之曲折，兄弟们，要充满阳光地活着啊，人间，值得。：-）今天还是鄙人生日，愿世间多点爱，与和平。上一篇介绍了博主用CityScapes数据集提取了五类实例，并转换成了COCO数据集的标注格式（将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集），
Tensorflow2.1读取CSV文件_batch1.注意事项2.代码： 1.注意事项CSV文件：逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记
数据集格式PascalVOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml以及对应yolo格式的txt文件件个数)3001。使用标注工具labelImg。...
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2024-10-24 13:55:49
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作为标准数据集，voc-2007 是衡量图像分类识别能力的基准。 faster-rcnn，yolo -v1, yolo-v2都以此数据集为最为演示样例，因此，有必要了解一下本数据集的组成架构。 VOC数据集共包含：训练集（5011幅），测试集（4952幅），共计9963幅图，共包含20个种类。 aeroplane
bicycle
bird
boat
bottle
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2024-05-08 14:27:52
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目录1、读检测的结果2、解析一幅图像中的目标数3、计算AP4、VOC的评估5、进行python评估6、voc的检测评估1、读检测的结果def write_voc_results_file(all_boxes, test_imgid_list, det_save_dir): for cls, cls_id in NAME_LABEL_MAP.items(): ...
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2021-08-13 09:36:58
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重要说明male表示为男,femal表示女，unknow表示未知，由于有的图片只有一只手，所以加这个类表示检测到人但是不知道男
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2024-10-24 13:56:03
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1. 概述Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据，它有20个类别：Person: personAnimal: bird, cat, cow, dog, horse, sheepVehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, trainIndoor: bottle, chair, di...
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2021-06-18 15:57:12
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文章目录VOC 2012分类 / 检测分割VOC 2012 文件夹介绍1）Annotations2）ImageSetsActionLayoutMainSegmentation3）JPEGImages4）SegmentationClass5）SegmentationObject VOC 2012它从根本上说是一个有监督的学习问题，提供了一组标记图像的训练集。包括二十个对象类别：Person ：pe
以PASCAL VOC2012作为例子下载完之后解压，可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件： 1.JPEGImagesJPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息，包括了训练图片和测试图片。 这些图像都是以“年份_编号.jpg”格式命名的。图片的像素尺寸大小不一，但是横向图的尺寸大约在500*375左右，纵向
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2024-05-10 18:53:02
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PascalVOC2012Pascal VOC2012PascalVOC2012
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2021-08-02 13:32:34
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# 使用 PyTorch 实现目标检测（VOC 数据集）
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通常是指识别图像中的目标物体，并为每个目标提供位置边界框。近年来，深度学习在该领域取得了显著的进展。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现基于 VOC 数据集的目标检测。
## 整体流程
在开始编码之前，我们需要了解实现目标检测的整体步骤。下面是实现过程的概览：
| 步骤
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2024-10-20 04:14:42
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文章目录1. 概述1.1 图像分类与检测1.2 图像分割1.3 行为识别、人体Layout分析2. 数据集结构与描述2.1 Annotations2.2 ImageSets2.3 JPEGImages2.4 SegmentationClass2.5 SegmentationObject3 性能评价参考
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2022-02-23 16:48:18
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import osimport xml.dom.minidom path_img = "VOC2007/JPEGImages"path_xml = "VOC2007/Annotations" xml_list = []for xml1 in os.listdir(path_xml): if xml1.endswith(".xml"): xml_list.append(xml1) csv_labels = open("csv_labels.csv", "w").
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2021-08-13 09:33:31
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# 如何使用 PyTorch 加载 VOC 数据集
在深度学习中，数据集的处理是一个极为重要的环节，特别是在计算机视觉中。Pascal VOC（Visual Object Classes）数据集是一个经典的数据集，常用于目标检测、分类与分割任务。今天我们将学习如何在 PyTorch 中加载和处理 Pascal VOC 数据集。
## 流程概述
为了成功加载和处理 Pascal VOC 数据集
# Python中的JSON转VOC格式的数据处理
## 引言
在计算机视觉领域中，VOC（Visual Object Classes）是一种常用的数据格式，用于标注图像中的目标物体和其对应的位置信息。而在Python中，JSON是一种常见的数据交换格式，用于表示结构化数据。因此，将JSON格式的数据转换为VOC格式是一项重要的数据处理任务。
本文将介绍如何使用Python将JSON格式的数据
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2024-04-04 03:20:59
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相关概念map mean average precision，表示各类别ap的平均值ap average precision，表示P-R曲线下的面积p precision，查准率，p = T P/ (T P + F P)r recall，召回率，r = T P/(T P + F N)TP true positive，在detection中
一、VOC数据集简介1.1 VOC的任务PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification （分类）、Object Detection（检测）、Object Segmentation（分割）、Human Layout、Action Classification 这几类子任务。分类：在测试图像预测是否为二十个分类之一，正确分类检测：在测试图像上预测二十个分类对象的有无与位
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2024-04-30 20:13:12
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2024-10-24 13:58:03
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