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MS COCO数据集详解

ImageNet与Pascal VOC数据集主要关注图像分类、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。 ?...相比ImageNet而言,COCO数据集没有那么多分类,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数据集跟其它数据集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。...在对象检测中使用COCO评估方法 首先需要安装COCO API https://github.com/cocodataset/cocoapi 计算方法,跟Pascal VOC评估方法不同,COCO不会只去一个阈值...详细代码可以看上面的COCO API的github地址。图示如下: ? ? ?

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Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 COCO数据集的简介 0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集 1、COCO数据集的意义 2...、COCO数据集的特点 3、数据集的大小和版本 COCO数据集的下载 1、2014年数据集的下载 2、2017的数据集的下载 COCO数据集的使用方法 1、基础用法 ---- COCO数据集的简介...COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。...1、COCO目标检测挑战 COCO数据集包含20万个图像; 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库; 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检测挑战的著名数据集。...2、COCO数据集的特点 COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset.

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2020 COCO Keypoint Challenge 冠军之路!

coco keypoint challenge 2020 leaderboard 今年和coco一起举办的还有LVIS(Large Vocabulary Instance Segmentation https...LVIS Challenge 2020 coco死了吗?...个人觉得并没有,一方面coco一直是学术界算法评测的标杆,谈饱和还言之过早,至少我觉得keypoint问题上还没有,一眼望去在coco的反映下,还有太多问题还没完全解决。...另外一方面,今年的局面大多也是由于coco的地位导致资本角逐,但是明年的coco有新一年的技术突破加持下,其他赛道也很有希望突破算力形成的壁垒,回归以学术为主导,百家争鸣时代指日可待,大家共勉。...今年workshop上组委会也强调了明年的coco会有大改动,期待ing。

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轻量级架构可视化:Coco 实现

软件开发中,我们经常习惯性地使用各类可视化工具,如 UML,它们用于让开发人员快速了解系统某一部分的架构,快速熟悉不同元素之间的关系。...于是,当前 Coco 的架构可视化针对的主要是分层架构,即文件 + (PS:目录结构。如果我们能在 Coco 里实现 C4 模型,那自然也是不错的。)...两者结合之下,我们就能可视化现有软件的分层架构,并且实现它的交互式设计 —— 如对于某一代码仓库的继续展开等等。...Coco 首页:https://github.com/inherd/coco 过程如下: 安装 coco。可以从 Release 页面下载对应的二进制包,又或者是从源码中构建。 配置。...根据 Coco 的 README.md 编写 Coco 的配置文件 coco.yml,配置对应的代码仓信息。可以是远程的项目,也可以是本地的项目,又或者是 .。 分析。执行 coco。 可视化。

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coco姿态估计性能评价标准-AP

coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark,官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释,本文只对其二次整理。...Overview 首先coco的姿态估计要求对目标进行检测和定位他们的keypoint,测试过程中目标的定位结果是不提供的,这非常符合常理。...其次coco对姿态估计的评价主要参考了coco的目标检测评价,在目标检测评价中,IOU是预测结果与GT之间的相似度度量标准,有了这个值之后,我们就可以设定阈值,计算出AP(average precision...无论是目标检测还是姿态估计,coco评价都是以object为单位进行的,而不是图的数量。 OKS 那么什么是OKS?...Metrics OKS是一个以object为单位的度量值,计算得到OKS之后,它起到的作用就和目标检测里面的IOU一样,于是我们就可以设定阈值过滤,就有了coco下面10个metrics: Average

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电脑屏幕监控软件图像识别算法的优势与应用价值

在电脑屏幕监控软件中,图像识别算法就像是一个电脑版的侦探,用着最先进的计算机视觉技术,自动监视和分析屏幕上的图像内容。...图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等,不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它,都会让你感觉到“嗯,这真的是太强大了!”...下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。图像识别算法在电脑屏幕监控软件中具有以下优势:实时监测:图像识别算法能够实时监测电脑屏幕上的内容,无需用户手动干预。...适用性广泛:图像识别算法可以应用于各种不同的场景和用途,包括网络安全监控、员工生产力监测、儿童上网监管等。可扩展性:图像识别算法可以根据需要进行定制和扩展。...图像识别算法在电脑屏幕监控软件中的实用性如下:网络安全:通过图像识别算法,监控软件可以实时监测用户屏幕上的活动,及时发现和阻止恶意软件、网络攻击或其他安全威胁。

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Airtest图像识别

Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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