COCO数据集可用来训练目标检测，分类，实例分割等。下面简单说下如何使用这个数据集，数据集下载可用如下的代码进行，以2017为例。# Download the image data.
cd ./images
echo "Downloading MSCOCO train images ..."
curl -LO http://images.cocodataset.org/zips/train2017
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2024-05-03 16:42:36
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win10+anaconda+tensorflow+faster-rcnn前言anaconda[安装anaconda](https://repo.continuum.io/archive/)配置虚拟环境安装cudacudnn安装cudn安装cudnn安装vs2015配置代码环境前言前几个月刚开学，导师要求跑通faster-rcnn，当时一脸懵逼什么也不懂，于是开启了为期一个月的环境配置之旅，个中心
一、训练(trainval)1. 制作voc格式的kitti数据集，并链接到data/数据集软链接 格式ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007我们的：（这三个都要链过去，只链一个1819不够的）cd data/
ln -s /home/zhaoxl/jiaqun/lujialin/data/VOCdevkit2018 VOCdevkit2018
ln -s /home/zha
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2024-05-07 18:14:24
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文章目录一、介绍1.1 YOLOv1和Faster RCNN系列的区别1.2 YOLOv1的优点1.3 YOLOv1的缺点二、检测2.1 YOLOv1网络设计2.2 YOLOv1训练2.3 YOLOv1测试2.4 YOLOv1缺陷 一、介绍 1.1 YOLOv1和Faster RCNN系列的区别Faster R-CNN系列： 1）two-s
首先我的使用的机器只安装了cuda 9.0，后来又重新配置了一个cuda 8.0，这里的配置方式参见2 当代码准备好了，你需要运行一下测试demo.py文件，然后遇到文件下载问题。能问题不大，不能参见这个链接，可以在百度云下载，，接着你就可以看到目标检测在给出的几张示例图片上的效果了。3 在pascal voc2007上做实验进行一遍训练，首先还是需要准备好数据集和预训练模型，
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2024-02-19 18:47:44
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本文主要介绍COCO数据集配套API的用法，在介绍过程中穿插说明用于目标检测时的标注信息。1. API安装pycocotools是COCO配套的Python API，可以方便地获取标注文件的各项信息，pycocotools的安装为：pip install pycocotools2. COCO API 用法from pycocotools.coco import COCO
# COCO数据集中下载的
前言用深度学习做目标检测，经常会接触到pascal voc这个数据集。目前很多开源项目对数据的处理格式都采用和voc一样的格式，逐渐这成为了一种标准数据处理格式，这里记一次制作符合自己需求的VOC格式数据集。VOC数据集简介文件夹树结构└── VOCdevkit #根目录
└── VOC2007 #不同年份的数据集，这里只下载了2007的，还有2012等其它年份的
1、fcos网络 在常见的计算机视觉任务中，个人认为检测是比较复杂的。主要原因也是anchor生成机制的原因，检测过程涉及anchor的尺寸scale和长宽比aspect radio等超参数的设置，检测框匹配，正负样本不均匀，计算复杂度高等等问题的解决。所以近年来anchor机制是检测里面的主流。 当然也有人开始挑战权威。提出了anchor-fr
【1】config.ini#配置文件
[base]
batchsize=10
ckptpath='./dowoload/weights_19.pth'
train_path="F:/PytorchTes/torchdeeplearnmodel/unetdata/train"
val_path="F:/PytorchTes/torchdeeplearnmodel/unetdata/val"【2】ma
前言：本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络，并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合，使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。PyTorch资料：PyTorch的官方文档链接：PyTorch documentation，在这里不仅有 API的说明还有一些经典的
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2024-07-18 20:51:52
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1. USGS Earth Explorer（美国地质调查局）——坐拥Landsat史诗级卫星群推荐指数 ★★★★★数据覆盖范围 全球运营方 美国地质调查局（USGS，United States Geological Survey）机构类型 国家机构免费程度 完全免费
USGS称得上免费遥感数据源中的王者，理由有三。
免费提供NASA&
Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，目前已经在 github 上有 xinlei chen 的 Tensorflow 版本代码，本文结合该代码梳理下Faster RCNN的原理。Faster RCNN github : https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnnFaster CNN基本结构 这幅图
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2024-04-30 02:04:28
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cvpr2017，凯明的大作 论文提出多尺度的物体检测算法，特征金字塔Feature Pyramid Network (FPN) 。原来多数的物体算法都是只采用顶层特征做预测，像faster RCNN系列，但是低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后
mmdetection的安装并训练自己的VOC数据集mmdetection的安装与VOC数据集的训练一. mmdetection的安装1.使用conda创建虚拟环境2.安装Cython3.安装mmcv4.安装pytorch5.安装mmdetection二. 使用mmdetection训练自己的VOC数据集1. 目录结构2. 修改class_names.py文件3. 修改voc.py文件4. 修改
torchvision在更新到0.3版本后，增添了很多新的功能，其中就包括整个目标检测算法/分割算法模块。这里打算将Faster-rcnn代码从torchvision分离出来，并分组件记录下Pytorch torchvision官方实现的Faster-rcnn代码并做记录和注释。注：各个模块的代码均可以在0.3.0+版本的torchvision中找到torchvision github地址：htt
voc是挥发性有机化合物的简称，在环保监测领域指活泼累得挥发性有机物，具有特殊的刺激性气味，vocs在线监控系统是专门用于监测voc的排放浓度及排放量的。当一个空间内的voc浓度达到一定数值，人们会出现头晕、恶心、呕吐等多种症状，长时间处于voc含量过高的环境中会使人的肝脏、肾脏、大脑及神经系统造成一定的伤害，这也体现了voc监测的重要性。我国高度重视环境的污染，出台了一系列的法律法
YOLO9000: Better, Faster, Stronger1.介绍（1）大多数检测方法受限于小目标（2）YOLOv2可以检测9000多种不同的物体更好（1）由于YOLO的缺点，我们的目标是提高召回和定位，同时保持分类的准确性。 待看： YOLO与Fast R-CNN的错误分析表明，由大量的定位错误。 YOLO与基于区域候选的方法相比，召回率较低。（2） 虽然：更好的性能通常取决于训练更大
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2024-09-25 08:12:03
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目录前言一，视频的处理1.1 视频准备1.2 切割视频为图片1.3 使用faster rcnn自动框人1.4 via标注图片二，数据集文件2.1 数据集文件总览2.2 annotations2.2.1 ava_train_v2.2.csv2.2.2 ava_val_v2.2.csv2.2.3 ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv2.2.4 ava_action
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2024-05-12 18:03:08
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Faster RCNN(Tensorflow)的配置可以参考我的博客，本文分为三部分：数据集制作代码修改训练和测试一、环境配置：1、环境win10系统，显卡GeForce GTX 960M；TensorFlow-gpu 1.13.0-rc2，CUDA 10.0，Cudnn 7.4.2；python 3.5.2Faster RCNN的下载地址：https://github.com/dBeker/Fa
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2023-12-13 07:54:55
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1. 数据集视频准备本次训练以实验为目的，了解该框架的训练步骤，选取了1段30秒以上的关于打电话的视频。2. 视频抽帧目的：（1）1秒抽1帧图片，目的是用来标注，ava数据集就是1秒1帧（2）1秒抽30帧图片，目的是用来训练，据说因为slowfast在slow通道里1秒会采集到15帧，在fast通道里1秒会采集到2帧。以下是运行代码：video2img.pyimport os
impor
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2024-05-11 14:10:31
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