数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4030标注数量(xml文件个数)：4030标注数量(txt文件个数)：4030标注类别数：2标注类别名称:["Attentiveeye","Drowsyeye"]每个类

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2001标注数量(xml文件个数)：2001标注数量(txt文件个数)：2001标注类别数：1标注类别名称:["plate"]每个类别标注的框数：plate框

分享：Bubbliiiing的学习小课堂博主的专栏《睿智的目标检测》中对Faster-RCNN有较为详细的描述。CSDN 链接：睿智的目标检测27——Pytorch搭建FasterR-CNN目标检测平台源代码下载  ：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorchB站讲解链接：配置Tensorflow+Keras

 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

数据集介绍：PCB板表面缺陷检测数据集，真实采集高质量PCB板表面含缺陷图片数据，数据集含多款不同PCB板高清表面图片数据，包括俯拍正拍、旋转拍摄姿态。数据标注标签包括missing_hole、mouse_bite、open_circuit、short、spur、spurious_copper六个缺陷类别；适用实际项目应用：P

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8307标注数量(xml文件个数)：8307标注数量(txt文件个数)：8307标注类别数：17标注类别名称:[“bj_bpmh”,“bj_bpps”,“bj_wkps”,

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。

环境：python3.8labelme=5.0.11、使用labelme标注工具直接在命令行安装或者在anaconda下面新建虚拟环境安装（避免污染环境，不用的时候可以直接delete该环境）直接命令行(base)安装 pipinstalllabelmelabelme创建虚拟环境安装，python版本选择3.8.x,打开AnacondaPromptconda

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

 下面是VOC2012数据集的目录格式├──VOCdevkit│├──VOC2012数据集根目录│├──Annotations标注数据的xml格式数据的目录│├──lImageSets│├└──Main训练集、验证集、测试集的

香蕉，是一种广受欢迎的热带水果，以其独特的香甜口感和丰富的营养价值而备受青睐。香蕉外观弯曲，呈长条形，果皮光滑，呈现出鲜亮的黄色，令人垂涎欲滴。在口感上，香蕉肉质细腻，口感绵软，甜而不腻，深受各个年龄段人群的喜爱。无论是作为早餐的一部分，还是作为零食、甜品，香蕉都是绝佳的选择。

微波炉是一种现代化的厨房电器，以其高效、便捷的特点深受人们喜爱。它利用微波原理，通过磁控管产生高频振动，使食物中的水分子快速摩擦生热，从而达到快速加热和烹饪食物的效果。微波炉不仅可用于加热剩饭剩菜，还能制作各种美食，如烤鸡翅、蒸鱼等。它的操作简便，只需将食物放入炉内，设

鼠标，作为计算机的重要外接输入设备，其形状酷似老鼠，因此得名。它不仅是计算机显示系统纵横坐标定位的指示器，更是简化计算机操作的关键工具。通过鼠标，用户可以轻松控制屏幕上的光标，实现点击、拖拽、滚动等操作，使计算机的使用更加简便快捷。鼠标的种类繁多，有机械鼠标、光电鼠标、

基于模拟项目，对项目管理知识进行学习，通过理论和实践相结合，掌握项目管理常用工具的使用方法，提高项目管理能力。加入了作为软件开发者个人角度的一些思考。1项目管理的5个阶段项目管理通常包括五个主要阶段，分别是启动阶段、规划阶段、执行阶段、监控阶段和收尾阶段。具体来说：

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6275标注数量(xml文件个数)：6275标注数量(txt文件个数)：6275标注类别数：4标注类别名称:["car","person","pothole","trafficcone

一、语义分割1、什么是语义分割       语义分割将图片中的每个像素分配到对应的类别。在目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。语义分割（semanticsegmentation）问题重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。与目标检测不同，语义分

斑马是一种独特的马科动物，主要分布于非洲的草原、稀树草原和沙漠地区。它们因身上黑白相间的条纹而闻名，每只斑马的条纹都是独一无二的，这种特征不仅使它们在草原上显得优雅而充满活力，还具有保护作用，使它们在广阔的草原上更容易融入环境，避免天敌的注意。斑马的价值体现在多个方

背包在生活中是不可或缺的存在。无论是上学、上班，还是旅行、户外探险，背包都能为我们提供极大的便利。它有着足够的容量，可以装载书本、文件、电子设备以及个人物品，使我们随时随地都能轻松携带所需物品。背包的多样设计也适应了不同场合的需求，如休闲风格的背包适合日常出行，而专业

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

数据集介绍：夜间、低光行人检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据；适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标

一、作者介绍：五年+算法开发经验、AI算法经理、阿里云开发社区专家博主、稀土掘金人工智能内容评审委员会成员。擅长：检测、分割、理解、AIGC等算法训练与部署。二、数据集介绍：质量高：高质量图片、高质量标注数据，使用labelimg软件吐血标注、整理，可以作为训练模型的基础数据集或者

  importargparseimportjson,shutilimportos,sysimportxml.etree.ElementTreeasETparent=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))gadent=os.path.dirname(parent)sys.path.insert(0,gadent)sys.path.append(gadent)fromutils.toolimportlis

 在一个B端项目里，用户体验是非常重要的，一个好的用户体验可以让用户感受到舒适，以此提高自己的口碑等；在用户研究中，VoC是一项很重要的例子，它可以帮助我们收集用户的体验数据，以此进行更好的服务。 VoiceofCustomer也就是VoC，这是在B端很重要的一个研究；因为B端的主要调研是面临

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

1VOC2007基本信息作为标准数据集，voc-2007是衡量图像分类识别能力的基准。faster-rcnn，yolo-v1,yolo-v2都以此数据集为最为演示样例，因此，有必要了解一下本数据集的组成架构。VOC数据集共包含：训练集（5011幅），测试集（4952幅），共计9963幅图，共包含20个种类。aeroplanebicyclebirdboatbo