背景：今天跟着我们算法工程师学了几分钟的算法模型训练，她讲到目标检测常用的数据集是COCO和VOC，我不知道啥是数据集，更加不知道这两个是什么，它们有什么用，于是我简单了解了一下子~要解决的问题： 什么是数据集？COCO和VOC是什么？它们分别是什么格式？问题1：什么是数据集？数据集

深入解析：如何通过Python脚本将YOLO标注格式转换为COCO格式并进行验证随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，物体检测成为了一个热门的研究领域。在物体检测任务中，YOLO（YouOnlyLookOnce）和COCO（CommonObjectsinContext）是两个非常重要的标注格式。YOLO因其高效的实时物

什么是COCO数据集？COCO数据集是一个可用于图像检测（imagedetection），语义分割（semanticsegmentation）和图像标题生成（imagecaptioning）的大规模数据集。它有超过330K张图像（其中220K张是有标注的图像），包含150万个目标，80个目标类别（objectcategories：行人、汽车、大象等），91种材料类别（stuff

前言在模型训练的学习中voc和coco是最常见的两种格式，并且经常需要互相转换，本篇提供coco数据集转voc数据集的方法。coco格式分析COCO的全称是CommonObjectsinCOntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MSCOCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。

2024.5.21她说写一首诗吧要聆听时间的轻语感受心底的异动记录生活的真相勾勒最真切的纹理他说写一首诗吧要用最轻盈的意象最优美的韵脚最诡谲的辞藻传递最晦涩的哲学我笑了笑划破了手腕鲜血汩汩流出落地成为一个个小人这是最浪漫的诗©coco的诗

前言作为本系列第一篇文章，我分享一个模型训练过程中常用到的工具，voc数据集转coco数据集。在我做一些算法学习的时候，需要将voc数据集转coco放到yolo当中训练，但是在网上找了很多个都不是很好用，要不是会报错，要不是根本不能跑起来。为了节省在学习算法小伙伴的时间，我分享我在工作常

Note：[wechat：Y466551|可加勿骚扰，付费咨询]论文信息论文标题：CoCo:ACoupledContrastiveFrameworkforUnsupervisedDomainAdaptiveGraphClassification论文作者：XiaoShen、QuanyuDai、Fu-laiChung、WeiLu、Kup-SzeChoi论文来源：2023aRxiv论文地址：download 论文代

引子作为YOLO的拥趸，之前一直没有太关注DETR，虽然知道效果很好。但是，巨大的计算开销，还是一直让我望而却步。然而，今天在翻阅CVPR2024的论文的时候，突然看到这么一篇《RT-DETR:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection》。嗯，它成功的引起了我的注意。百度的这篇文章首先

"Coco"isananimatedfilmaboutayoungboynamedMiguelwhoembarksonanadventuretotheLandoftheDeadtofindhisgreat-great-grandfather,alegendarymusician.Alongtheway,hediscoversthetruemeaningoffamilyandthepowerofmusi

背景：今天跟着我们算法工程师学了几分钟的算法模型训练，她讲到目标检测常用的数据集是COCO和VOC，我不知道啥是数据集，更加不知道这两个是什么，它们有什么用，于是我简单了解了一下子~要解决的问题： 什么是数据集？COCO和VOC是什么？它们分别是什么格式？问题1：什么是数据集？数据集，其字

前期准备下载安装dockerdesktophttps://www.123pan.com/s/fmvUVv-HqApH，这个安装不会的随便搜一个教程，挺多的。我随便找了一个知乎的Windows10Docker安装详细教程下载数据dump.tar.gzhttps://www.123pan.com/s/fmvUVv-hqApH开始打开cmd拉镜像dockerpulloper

数据集介绍MSCOCO的全称是MicrosoftCommonObjectsinContext，起源于微软于2014年出资标注的MicrosoftCOCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。该数据集特点如下：ObjectsegmentationRecognitionincontextSuperpixelstuffseg

BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneratioPaper模型参数量训练数据量数据集来源BLIP224M-361M14M-129MCOCO,VisualGenome,Conceptual12M,SBUcaptionLAION-115M结构结构如Fig.2所示

第一步：看自己的系统是不是WIN10专业版、企业版、教育版（查看方法自行百度），如果是，请跳过第二步；如果是家庭和学生版，请遵循第二步 我的是WIN11家庭版非家庭版找到这个目录专业版、教育版、企业版只需要在这个目录打开hyper-v即可就是这个                    

http://www.icodebang.com/article/355859.htmlhighlight:githubtheme:github这篇博客记录了我处理自标注的目标检测数据集的过程，由于数据集中小目标占比较大，处理的目标是希望将数据集中图片切割成小块。过程相对比较繁琐，因此在此记录，以便有同样需求的同学参考，也方便自己回顾

1.因为发现布置的任务的具体要求没有被组员理解，导致所有180反转后的标签都变为了：一个json文件有好几个这样的标签那如果人手一个个这样处理，真的是要累死，所以就写了这个代码importosimportjsonpath='J:\\final_tomato_data\\test'json_files=sorted([pos_jsonfor

本次将整理一份map计算方法，主要分为三部分，第一部分简单了解原理，第二部分理解如何调用coco等相关库得到map，第三部分教会读者如何结合模型(任何可计算map的网络模型)调用而生成map，而本博客希望读者能掌握使用模型预测map，其重点也为第三部分: 第一部分介绍map原理，主要引用部分他人结

cocoapi-pycocotools使用安装pipinstallpycocotools==2.0.0orpipinstallpycocotools-windowsfrompycocotools.cocoimportCOCO函数和说明#这个文件实现了访问COCO数据集的接口.可以进行COCO标注信息的加载,解析和可视化操作classCOCO:#用于加载COCO标

文/段勇帅01前言机密容器（ConfidentialContainers，简称CoCo）是CloudNativeComputingFoundation（CNCF）Sandbox项目。目前机密容器项目的核心参与者包括阿里云、AMD、ARM、IBM、Intel、Microsoft、RedHat、Rivos等软件和硬件公司。本次发布的CoCo-0.5.0release是机密容器社

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)目录行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)1.前言2.VOC数据集3.COCO数据集4.MPII数据集5.人体检测(包含人体+人脸框)数据集下载6.人体检测（行人检测）效果（Python版本）7.人体检测（行人检测）效果（Android版本）1.前言这是项目《行

1.labelme标注完的json Labelme标注工具的JSON文件包含了标注信息、图片路径、以及图片的高度和宽度等信息，2.coco的json  COCO数据集格式包含了多个JSON文件，包括标注信息、图片信息、类别信息、图片与类别的关联信息等3.怎么转换有两种方式使用Labelme自带的转

在训练COCO数据集做目标检测任务时，在验证集上会输出一个评价指标，如下图所示：根据先前的知识，我们知道我们一般采用mAP值来作为我们目标检测任务的一个评价指标，这里我们看到有

一、实例如查找coco.names文件中的car所在的行：findstr/N/A:02carcoco.names或将全部内容（用点.代替）转出到文本文件：findstr/N/A:02.coco.names>coco.txt二、知识点

 train.py里make_dataloader读取数据集。train_loader=make_dataloader(cfg,is_train=True,distributed=args.distributed)datasetbuild.py中的39行dataset=e