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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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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COCO数据集制作COCO数据集制作COCO数据集制作
原创
2021-08-02 14:24:57
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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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# 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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欢迎使用 Markdown在线编辑器 MdEditorMarkdown是一种轻量级的「标记语言」Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面，Markdown文件的后缀名便是“.md”MdEditor是一个在线编辑Markdown文档的编辑器MdEdi
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2024-08-23 15:01:18
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import torch
import torchvision
from torchvision import datasets,transforms
dataroot = "data/celeba" # 数据集所在文件夹
# 创建数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root=dataroot,
transf
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2024-04-02 19:48:37
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一、图像基本处理以及数据集的简单创建初次接触pytorch，配置环境还是比较麻烦的，主要是用到anaconda下面是对图像处理的基本操作from PIL import Image # 图像处理的库
img_path = r'D://情绪图片测试/path1.jpg' # 图片路径
img = Image.open(img_path) # 调用方法，打开该图像
print(img.size)
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2023-10-06 18:37:08
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目录一.使用的工具包二. 数据准备三. 代码实现： 一.使用的工具包torch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader二. 数据准备 以猫狗为例实现分类，按照如下图所示建立文件和文件夹，我这里自己准备了20张猫狗图像。 test.txt文件是后面代码生成的，先不用管，cats和dogs里面放上自己的图片，然后通过脚本生成test.txt
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2023-10-16 22:19:27
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对于“PyTorch 数据集制作”这一主题，我进行了深入的整理，涉及的内容涵盖了版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。以下是基于此主题的详细描述。
在进行 PyTorch 数据集制作时，我们需要关注不同版本的特性差异。下面是表格，概述了 PyTorch 1.8 和 2.0 版本在数据集类上的一些核心特性区别：
| 特性 | PyTorch 1.8
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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1.下载fashion-mnist数据集因为是二进制文件，所以需要自己转换成图片、txt标签#调用一些和操作系统相关的函数
import os
#输入输出相关
from skimage import io
#dataset相关
import torchvision.datasets.mnist as mnist
#路径
root="/home/s/PycharmProjects/un
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2024-04-17 14:11:41
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目录1.如何自定义数据集：咱们以花朵数据集为例：任务1：读取txt文件中的路径和标签任务2：通过上面字典返回数据，分别把数据和标签都存在list里任务3：图像数据路径得完整任务4：把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。任务5：数据预处理(transform)¶任务6：根据写好的class FlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader任务7：用之前先试试，整个数
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2023-10-02 06:50:27
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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
