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COCO 2017 数据下载

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 COCO官方:地址 COCO2017数据简介: CoCo数据一共有五种标注类型,分别(5种类型 ): 目标检测, 关键点检测, 素材分割, 全景分割, 图像说明 标注信息使用 JSON 格式存储( annotations ), 预处理通过COCO API用于访问和操作所有“标注” COCO 2017

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MS COCO数据详解

ImageNet与Pascal VOC数据主要关注图像分类、对象检测与图像语义分割,而COCO主要关注图像场景与实例分割。 ? 数据收集 COCO(common object in context)在数据收集层面把整个数据分为如下三个部分: 标志性对象图像 标志性场景图像 非标志性场景图像 ? 相比ImageNet而言,COCO数据没有那么多分类,但是每个分类的实例对象比ImageNet多,COCO有91个分类,其中82个分类每个都超过5000个实例对象,这些有助于更好的学习每个对象的位置信息 COCO数据跟其它数据相比有更多的对象场景图像,有著有显著提升模型学习细节的能力。 很显然上百万张的图像标注是一个体力活,MS COCO数据通过在AMT平台上进行人力资源外包进行数据标注。同时通过一系列的方法来提高图像的标注质量。最终标注好的部分数据类别显示如下: ?

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    COCO 数据目标检测等相关评测指标

    原文:COCO 数据目标检测等相关评测指标 - AIUAI COCO Detection Evaluation 1. 这两个数据结构分别是 evalImages 和 eval,其分别每张图片的检测质量和整个数据上的聚合检测质量. 数据的检测评估接口 COCO 类 PythonAPI/pycocotools/coco.py COCO 格式数据的类: __author__ = 'tylin' __version__ = '2.0' # API 用于将 COCO 标注数据 annotations 直接加载到 Python 字典. # 还提供了其它辅助函数. # 该 API 同时支持 *instance* 和 *caption* 的标注数据.

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    『深度应用』目标检测coco数据格式介绍

    MSCOCO数据的标注格式(http://cocodataset.org),数据结构如下 { "images": [ {"file_name":"cat.jpg", "id":1, "height ... ] } 标注文件中,"images" 关键字对应图片信息,"annotations" 关键字对应标注信息,"categories" 对应类别信息: "images": 该关键字对应的数据中 "annotations": 该关键字对应的数据中,每一项对应一条标注,"image_id"对应图片序号,"bbox"对应标注矩形框,顺序为[x, y, w, h],分别为该矩形框的起始点x坐标,起始点 "categories": 该关键字对应的数据中,每一项对应一个类别,"id"对应类别序号,"name"对应类别名称。 关键字关联说明: 1." 例: 在上面列出的数据结构中 {"image_id":1, "bbox":[100.00, 200.00, 10.00, 10.00], "category_id": 1} 这条标注信息通过"image_id

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    将VOC格式的数据转换为COCO格式

    有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 import xml.etree.ElementTree as ET import os import json coco = dict() coco['images'] = [] coco['type'] = 'instances' coco['annotations'] = [] coco['categories'] category_item_id += 1 category_item['id'] = category_item_id category_item['name'] = name coco ] = file_name image_item['width'] = size['width'] image_item['height'] = size['height'] coco addAnnoItem(object_name, current_image_id, current_category_id, bbox) json.dump(coco

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    使用Python分析姿态估计数据COCO的教程

    当我们训练姿势估计模型,比较常用的数据包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据,但如果我们将其与不同计算机视觉任务(如对象检测或分类)的公共可用数据的数量进行比较,就会发现可用的数据并不多 在这篇文章中,我会向你展示COCO数据的一个示例分析 COCO数据 COCO数据是用于许多计算机视觉任务的大规模通用数据。 第27-32行显示了如何加载整个训练(train_coco),类似地,我们可以加载验证(val_coco) 将COCO转换为Pandas数据帧 让我们将COCO数据转换为pandas数据帧,我们使用如 =True) 最后,我们有一个表示整个COCO数据数据帧。 COCO数据的分层抽样 首先,分层抽样定义为当我们将整个数据划分为训练/验证等时,我们希望确保每个子集包含相同比例的特定数据组。 假设我们有1000人,男性占57%,女性占43%。

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    如何用pycococreator将自己的数据转换为COCO类型

    COCO是最早出现的不只用边界框来注释对象的大型数据之一,因此它成了用于测试新的检测模型的普遍基准。 用于储存注释、格式固定的COCO成为了业界标准,如果你能将数据转换成COCO类型,那么最先进的模型都可为你所用。 请记住,我们制作COCO数据,并不是因为它是表示注释图像的最佳方式,而是因为所有人都使用它。 下面我们用来创建COCO类型数据的示例脚本,要求你的图像和注释符合以下结构: ? 一般你还需要单独用于验证和测试的数据COCO使用JSON (JavaScript Object Notation)对数据的信息进行编码。 使用COCO API的输出示例 你可以在github上找到用于转换形状数据的完整脚本以及pycococreato。

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    目标检测 COCO数据测评指标及算法AP排行榜!!

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 目标检测COCO数据上各算法AP排行榜: https://competitions.codalab.org /competitions/5181#results 进入 coco 官网如下: ? 点击 COCO Image Captioning Challenge 选择年份即可查看 算法在COCO数据上的AP排行 ? ---- COCO数据测评指标 官网 http://cocodataset.org/#format-results http://cocodataset.org/#detection-eval 对应翻译

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    Dataset - COCO Dataset 数据特点

    COCO Dataset 数据特点 COCO数据有超过 200,000 张图片,80种物体类别. 所有的物体实例都用详细的分割mask进行了标注,共标注了超过 500,000 个物体实体. dog horse motorbike person pottedplant sheep sofa train tvmonitor } COCO Dataset annotainon 数据格式: - object instances - object keypoints - image captions 基本数据结构如下: 对于每个类别,categories结构体数据有两种属性:”keypoints” 和 “skeleton”. COCO现阶段仅队人体类别进行了标注.

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    COCO数据80类别名称与id号的对应关系

    下面是微信乞讨码: COCO数据共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下 : COCO数据共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据共 80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: COCO数据共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下: ?

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    来聊聊COCO数据上两大霸榜模型-CBNet和DetectoRS

    【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。 它们先后刷新了COCO 数据上的单模型目标检测精度的最高记录:单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP,多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP 例如,它在COCO数据上的FPN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN的映射中提升了大约1.5%到3.0%。 此外,CBNet 还提升了实例分割的结果:Triple-ResNeXt152(3 个 ResNeXt152 组成的 CBNet 架构)在 COCO 数据上实现了最新 SOTA 结果(mAP 达到 53.3 test-dev数据上达到了54.7% box AP的SOTA性能,同时在COCO实例分割任务上达到47.1% mask AP的的性能,在COCO全景分割任务上达到49.6% AQ的性能。

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    今天来看一下MS-COCO数据的内容说明,数据的定义,标注信息

    http://cocodataset.org/#download 官网地址 Mask API 中介绍 COCO为每个目标实例都提供了分割Msak { "info" : info, "images" int, "width" : int, "height" : int, "file_name" : str, "license" : int, "flickr_url" : str, "coco_url str, "url" : str, } 看下instance_train2014.json文件 { "info": #第一个info信息 { #数据信息 "description": "COCO 2014 Dataset", "url": "http://cocodataset.org _000000057870.jpg", "coco_url": "http://images.cocodataset.org/train2014/COCO_train2014

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    数据 | 图书数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。

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    数据 | 鲍鱼数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.

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    数据 | 订购数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 小费数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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    数据 | 广告数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 行星数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。

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    数据 | Udemy课程数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用

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    数据 | 婚姻情况数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。 该数据记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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