通过 `zipfile` 模块，无需解压图片，直接使用 zip 文件！
graph LR subgraph Graphics W[QtCore.QObject] --> F(QtWidgets.QGraphicsObject) F --> S(QtWidgets.QGraphicsTextItem) end subgraph Widget W --> B WW -->
基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试。其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集。为了方便，诸如 、`MXNet Tensorflow MNIST cifar Numpy MNIST Fashio
第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集，该数据集专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。如果你要了解 COCO 数据库的一些细节，你可以参考： MS COCO 数据集主页：http://mscoco.org/ 我改写的 COCO AP
豆瓣源
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： 1. 增加对 Windows 系统的支持； 2. 替换 为 ，解决 Windows 的编码问题。 3. 跳过解压这一步骤（包括直接的或间接的解压）
关于如何将数据集封装为 可参考 "关于 『AI 专属数据库的定制』的改进" 。 " " 是 "Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合" 。它专门为优化 I/O 操作的性能、最大限度地利用可用硬件而设计，并且它还支持压缩功能。 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的：
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