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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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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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    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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    GEO数据详细介绍

    1 数据整体介绍 对于一个数据而言,首先能看到的是提交这个数据的作者对于这个数据的基本介绍。其中包括了数据的题目、检测的物种、测序的类型和实验的整体设计。 ? 3 数据作用的平台 数据所有的平台(Platforms),也就是我们指我们是用什么公司的什么检测技术来做的数据。 所以对于GEO的数据而言,如果是GSE开头的就是数据;如果是GSM开头的就是数据里面的一个样本。 ? 5 原始数据下载 在原始数据下载部分,GEO提供了多种下载方式。 5.1 矩阵文件介绍 我们在下载了矩阵文件,解压之后可以用excel打开。 ? 打开之后,主要也包括三种信息: 数据的信息: 以Series开头 ? 每一个样本的信息: 以sample开头。 如果我们只是来做差异表达分析的话,那其实也不用下载原始数据。在GEO里面有一个自带的工具就可以做。这个工具叫做GEO2R。这个我们明天在介绍。 PS: 那既然在线软件可以做了,为啥还要下载原始数据呢?

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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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    Imagenet与ILSVRC数据介绍

    基本介绍 从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛。 Imagenet数据是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域,关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据展开。 Imagenet数据文档详细,有专门的团队维护,使用非常方便,在计算机视觉领域研究论文中应用非常广,几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据。 Number of synsets with SIFT features: 1000 Number of images with SIFT features: 1.2million Imagenet数据是一个非常优秀的数据 ,但是标注难免会有错误,几乎每年都会对错误的数据进行修正或是删除,建议下载最新数据并关注数据更新。

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    MIMIC III数据详细介绍

    MIMIC数据包括MIMIC-II数据和MIMIC-III数据,MIMIC-II数据数据是2001—2008年间贝斯以色列迪康医学中心(BIDMC)重症监护室中病人的医疗数据,MIM-IC-III 数据数据是2001年6月—2012年10月重症监护室病人数据数据MIMIC数据库从发布到现在,随着更多数据变得可用,数据导入和提取方法的改进,以及数据库维护人员一直根据社区提供的数据库内容的反馈定期更新数据,因此MIMIC数据有多个版本,目前最新的版本是2016 MIMIC-Ⅲ数据主要包括波形数据(病人的生命体征趋势图)和临床数据,按照记录内容的不同,共包含以下21个数据表:住院表、出院表、当前使用医疗服务记录表(CPT)、日期型事件表、医务人员表、监测情况表 下面分别介绍数据表的主要内容和利用该数据表进行的相关研究。 2. 字典信息辅助表 字典信息数据,共包含5个数据表。

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    MNIST数据介绍及计算

    MNIST数据 MNIST数据是机器学习领域中非常经典的一个数据,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片, 其中每一张图片都代表0~ 1,611 kb 10000张测试 t10k-labels-idx1-ubyte.gz 5 kb 测试图片对应的标签 导入Mnist数据 MNIST数据在机器学习领域非常常用的,一般拿出一个模型都会在这里进行验证 ,所以说TensorFlow想让用户方便实验,本身就集成了这个数据,不用额外的去下载。 怎么导入mnist数据 # 从tensorflow里面加载MNIST数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 对于MNIST数据,这个等于图片的总像素=28*28 INPUT_NODE = 784 #输出层的节点数。

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    CIFAR-10 数据介绍

    CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据,都出自于规模更大的一个数据,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。 CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据共有60000张彩色图像,这些图像是32*32 该数据有有如下三种版本: ? python版本下载并解压后包含以下文件: ? 其中的html文件是数据的官网网页。其它文件均是由cPickle库产生的序列化后的对象。 下面的代码可以将CIFAR-10 数据集解析到Numpy数组 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import os def "batches.meta")) names = label_names[b'label_names']#分类结果字节字符串 if __name__ == "__main__": #测试数据是否加载成功

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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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    TensorFlow 数据和估算器介绍

    我们现在已经定义模型,接下来看一看如何使用数据和估算器训练模型和进行预测。 数据介绍 数据是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。 从高层次而言,数据由以下类组成: ? 其中: 数据:基类,包含用于创建和转换数据的函数。允许您从内存中的数据或从 Python 生成器初始化数据。 迭代器:提供了一种一次获取一个数据元素的方法。 我们的数据 首先,我们来看一下要用来为模型提供数据数据。 map 函数将使用字典更新数据集中的每个元素(行)。 以上是数据的简单介绍! 对于数据,请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。 对于估算器,请参阅程序员指南和参考文档中的新章节。 到这里还没有完。我们很快就会发布更多介绍这些 API 工作方式的博文,敬请关注!

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    【知识星球】数据板块重磅发布,海量数据介绍与下载

    有三AI知识星球的“数据板块”正式上线,提供数据介绍,论文下载,数据下载3大功能,那些因为网速问题,因为需要签license的蛋疼问题,从此不再成为问题! 1,三大通用数据 ImageNet介绍与下载,120G+大小。 ? MNIST介绍与下载,提供了原始图像而不是压缩包,数据大小也比压缩包更大,每一个数字共10000张图,10个数字共100000张图,大小47M。 ? CIFAR10数据介绍与下载,提供了原始图像而不是压缩包,每一类5000张图,共50000张图,大小为60M。 ? (2) KDEF(karolinska directed emotional faces)数据,480M。 ? (3) RaFD数据,3G。 ? (4) Fer2013数据,26M。 ?

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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" 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 /167/423175046_6cd9d0205a_z.jpg", "id": 475546 }], #图像描述结束,下面开始介绍

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    CIFAR10CIFAR100数据介绍

    CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析 参考文献 CIFAR-10/CIFAR-100数据 CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据的子集。 CIFAR-10数据 CIFAR-10数据由10个类的60000个32×32彩色图像组成,每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 Python / Matlab版本 我将描述数据的Python版本的布局。 索引i处的数字表示阵列数据中第i个图像的标签。 该数据包含另一个名为batches.meta的文件。它也包含一个Python字典对象。 CIFAR-100数据 这个数据就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。

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