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COCO 目标检测 mAP AR等指标的计算
AR Average Precision(AP) used for Object Detection mAP = mean AP(per class) https://kharshit.github.io/blog/2019/09/20/evaluation-metrics-for-object-detection-and-segmentation 如何快速计算IoU 这里不太确定是不是要计算所有Ground Truth以及Bounding Boxes的IoUCOCO数据集
1、基本介绍 MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片，总大小约25g。其中测试数据集没有标注信息，所以注释部分只有训练和验证的。 关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。 测试集被分成VOC转COCO（自己的数据集）
VOC转COCO（自己的数据集） import sys import os import json import warnings import numpy as np import xml.etree.ElementTree as ET import glob START_BOUNDING_BOX_ID = 1 # 按照你给定的类别来生成你的 category_id # COCO 默认 0 是背景类别 # CenterNet 里面类别是从0开xml转voc，voc转coco，coco转yolo，coco划分，coco检查，coco可视化
平常用coco格式的数据集比较多，所有这里整合一下数据集相关的常用的脚本。 pycocotools安装 这个非常重要，因为处理coco数据集时，用pycocotools包非常方便。 自行搜索一下怎么安装吧，windows安装比较麻烦。网上有很多方法，但是都有时效性，不定时就失效了。如果有好的安装pycocotools的文YOLO 训练 coco
1、错误： 1）OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error load...... （1）错误位置：LoadImagesAndLabels中： try: cache, exists = np.load(cache_path, allow_pickle=True).item(), True # load dict assert cache['version'] == 0.42.COCO数据集
下载： coco中bbox的坐标的x，y，w，h，与voc不同 iscrowd：是否是一个群体，1：是Deep Learning based Human Pose Estimation using OpenCV-github
Deep Learning based Human Pose Estimation using OpenCV 1 姿态估计 在本文中，我们将重点关注人体姿态估计，其中需要检测和定位身体的主要部位/关节（例如肩膀、脚踝、膝盖、手腕等）。 1.1 Keypoint Detection Datasets VGG Pose Dataset 单人 25 MPII Human Pose Dataset 多人 1Opencv Q&A_3
2022/03/07 基于opencv实现的物体识别 准备工作 使用的是训练好的模型，需提前准备好： 配置文件：ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt 配重文件：frozen_inference_graph.pb coco数据集的标注文件：coco.names https://github.com/Fafa-DL/Opencv-project/tree/main/CVZone/0AugFPN 环境配置
AugFPN 代码原始地址 https://github.com/Gus-Guo/AugFPN 基础环境 Ubuntu18+anaconda+cuda10.0 1. 检查gcc版本 博主只试了gcc7.3的版本 如何安装参考 https://www.jianshu.com/p/82ca5443f85c 2. conda 创建3.7.3的虚拟环境 2.1 conda create -n XXXX python==3.7.3 安【在mmdetection中，利用YOLOv3训练、测试自己的数据集——voc格式转换为coco格式】
voc格式的数据集转换为coco格式数据集 本人最近在mmdetection中学习深度学习，记录一下遇到的问题和解决方法。 之前呢，利用faster rcnn在自己的voc格式的数据集上进行了训练和测试，效果一般。现在计划换用yolov3进行训练。 而mmdetection中yolov3模型使用的数据集格式为coco数据windows安装COCO-API总结
我安装的时候是出了各种问题，第一个最重要的就是安装VS2015工具包，这个可以参考 (27条消息) win10安装visual studio C++ build tools 提示安装包丢失或毁坏_与君共勉-CSDN博客_buildtools_msbuild.msi 这篇博客，我安装的时候也是安装包丢失或损害，然后可以看这个博客下面评论区detectron2入门学习二：实现FruitsNut水果坚果分割任务数据集Mask与coco格式转换处理
学习目标： 将数据集进行Mask掩膜、coco标注等不同格式的转换 一、单实例的coco标注与Mask掩膜相互转换： 掩膜转换的方式有多种，每个实例生成一张掩膜或者每张图片生成一张掩膜，对于初学者来说，单实例的coco数据集这里采用已有的工具进行转换比较好，这里采用pycococreator进行转化：CPN文献翻译
基于级联金字塔网络的多人姿态估计 摘要 近年来，随着卷积神经网络的发展，多人姿态估计问题得到了很大的改进。但是，仍然存在很多具有挑战性的情况，如关键点被遮挡、关键点不可见、背景复杂等，这些都不能很好地解决。在本文中，我们提出了一种新的网络结构，称为级联金字塔网络(CPN)，旨Pytorch_COCO数据集_dataset
Coco数据集 本文主要内容来源于pytorch加载自己的coco数据集，针对其内容做学习和理解，进一步加深对数据集的理解以及自己的数据到dataset的步骤。仅作学习用 了解输入和输出 代码示例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import os.path import json impoDetectron2注册自己的COCO数据集
Detectron2注册自己的COCO数据集 1.在train.py添加 CLASS_NAMES =['background','A220', 'A330', 'A320/321', 'Boeing737-800', 'Boeing787', 'ARJ21', 'other'] # 数据集路径 DATASET_ROOT = './datfilesystem头文件使用
#include<iostream> #include <experimental/filesystem> namespace fs = std::experimental::filesystem; int main(){ std::cout << fs::path( "/home/liao/test/Ti/model_zoo/ONR-OD-8050-ssd-lite-regNetX-800mf-fpn-bgr-coco-512x512")【Yolact数据集制作-labelme使用与转coco详解】
开头总爱瞎掰两句，简单介绍下主要是为了做实例分割时需要用到labelme转coco数据集，此处写一个详细教程，作为yolact实战贴 的补充。 文章目录 labelme2coco的数据处理1、标记获取json文件2、json转coco数据集3、放置到指定文件夹4、问题处理4.1 处理中途无故退出 labelmVOC格式数据集转为COCO格式数据集脚本
下方脚本进行了一定的修改，亲测可用。参考链接：https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/90348194 # -*- coding=utf-8 -*- #!/usr/bin/python import sys import os import shutil import numpy as np import json import xml.etree.ElementTree as ET # 检测框的IDpython是如何操作HDF5文件的，看完这篇文章你就全懂了
HDF Hierarchical Data Format，又称HDF5 在深度学习中，通常会使用巨量的数据或图片来训练网络。对于如此大的数据集，如果对于每张图片都单独从硬盘读取、预处理、之后再送入网络进行训练、验证或是测试，这样效率太低。如果将这些图片都放入一个文件中再进行处理效率会更高。有多种mmdetection训练自己的数据集
mmdetection官方讲解 准备数据集 数据集格式一般是两种，coco和voc数据集，这里建议大家改成coco的，因为voc格式的config文件真的比较少，大部分都是coco的，而且改起来很麻烦 voc的xml文件转coco的json我已经放在这里了。 mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├─shell 学习笔记 常用命令 tr md5sum
摘自 Linux Shell 脚本攻略 第二章 命令之乐 tr tr可以对 来自标准输入的内容进行字符替换、字符删除以及重复字符压缩 字符的大小写转换 $ echo "HELLO WHO IS THIS" | tr 'A-Z' 'a-z' hello who is this 对字符进行加密 tr命令可以用来加密。ROT13是一个著名的加密算法。Faster R-CNN学习COCO数据集
首先学习了argparse是什么。 然后学习ast是什么。 eval可以把"[1,2,3]"变成[1,2,3]，也可以把"1+1"变成2。 字符串前加r意思是raw string，不会转义。如r"\n"不是换行，相当于"\n"。 ast.literal_eval不可以计算，只能"[1,2,3]"->[1,2,3]。すごく安全です。 if name == 'main' 是区分pCOCO数据集介绍
COCO数据集全称为Microsoft Common Objects in Context(MS COCO)，它是一个大规模(large-scale)的对象检测(object detection)、分割(segmentation)、关键点检测(key-point detection)和字幕(captioning)数据集。此数据集由32.8万张图像组成，官网为：https://cocodataset.or使用python操作HDF5文件
HDF Hierarchical Data Format，又称HDF5 在深度学习中，通常会使用巨量的数据或图片来训练网络。对于如此大的数据集，如果对于每张图片都单独从硬盘读取、预处理、之后再送入网络进行训练、验证或是测试，这样效率太低。如果将这些图片都放入一个文件中再进行处理效率会更高。有多种数使用mmdetection训练自己的coco数据集(免费分享自制数据集文件)