我正在与蒙克-RCNN工作,并希望培训我自己的共同风格的数据集与少数类别。首先,我只有两个班(除了背景)。
尽管Mask附带了示例数据集,但它们要么只包含一个类,要么自己生成数据,使我无法理解如何加载带注释的图像并开始培训。我在Python函数上花了很多时间,但一直收到错误,如:
TypeError: list indices must be integers or slices, not str
这让我几乎一无所知。
我拥有的当前加载器(用于加载coco样式的数据集)如下(来自Mask存储库中的coco加载程序)
def load_components(self, dataset_dir,
正在从ACM编程竞赛档案中搜索,并找到了coconuts程序的解决方案:它有一个goto -我如何消除它?是否有可遵循的模板或程序来执行此操作。谢谢
/*
1997 East-Central ACM regional programming contest
Held on November 8, 1997
Coconuts, Revisited -- Problem 3
Sample solution by Ed Karrels, Ed@tool.com
November 1997
*/
#include <stdio.h>
/* return 1 if this number o
我是新来的ember.js,为了学习,我正在尝试构建一个简单的应用程序在烬。这个应用程序是一个简单的卡路里计数器,可以跟踪每一餐(不用考虑餐名,我是用假名字为模拟数据生成随机名称),
列表底部有一个输入组件(food-input餐3),您输入名称并点击enter,它会添加新餐,成员更新DS.RecordArray,新餐将立即显示在列表中。
food-input组件显示的餐号取决于列表中的最后一餐,它得到最后一餐的餐号,并加上1,逻辑在一个计算属性(newNumber)中,该属性绑定到模板中的元素。
以下是food-input js文件中的代码
import Ember from '
我理解,通过使用下面的语法,我可以删除所有出现在我的句子中的数字。我如何修改这个以增加数字,或者实际上对它做任何操作.
no_integers = [x for x in list_add_one_city if not (x.isdigit() or x[0] == '-' and x[1:].isdigit())]
例如..。在你的饮食中,你想吃沙拉作为第一餐,水果作为第二餐,比萨饼作为第三餐。
需要翻译成(使用ISDIGIT()):在你的饮食中,你想把沙拉作为第二餐,水果作为第三餐,披萨作为第四餐。
类:
package work;
public class col2 {
private double color;
private double colorO;
public col2(int c){
color = c;
}
public void setColor(int c){
color = c;
calcN();
}
public void calcN(){
colorO = (double) color%2;
}
public voi
我能够使用下面的代码和COCO API过滤图像,我对所有我需要的类执行了多次这个代码,这是一个类别person的例子,我为car等做了这件事。
我现在要做的是过滤dataset (instances_train2017.json)的注释,并将其保存在json instances_train2017.json中。
# Load categories with the specified ids, in this case all
cats = coco.loadCats(coco.getCatIds())
nms = [cat['name'] for cat in cats]
p
所以我有以下代码,我希望获得一个图像的所有类别,但是它只显示一个图像的一个类别,即使该图像可能有多个注释:
import numpy as np
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import sys
from pprint import pprint as p
from time import sleep
import os
sys.path.append('/home/mona/mscoco/coco/PythonAPI')
p(sys.path)
from pycoco
我想用两个系列的十个小提琴的情节,一个在第二个:
library(ggplot2)
#generate some data
coco1<-rnorm(10000,0,1)
coco2<-c(runif(10000))
decile<-rbinom(10000,9,1/2)+1
coconut<-data.frame(coco1,coco2,decile)
#draw the violin plots of the coco1 serie
p <- ggplot(coconut, aes(factor(decile), coco1))
p<-p + geo
因为我在其他地方找不到答案,所以我决定在这里描述我的问题。我正在尝试建立的TrashCan无人机的关键点探测器来估计它的姿态。我学习了一些教程。第一个是TensorFlow ObjectDetectionAPI,由于找不到解决方案,所以我尝试使用detectron2。一切都很好,直到我需要注册自己的数据集来重新训练模型。
我正在运行Google Colab上的代码,并使用coco注释器进行注释()。
我不认为我错误地注释了我的数据集,但是谁知道呢?我将在下面的超链接中显示它,为您提供一点:。
我使用该代码注册数据:
from detectron2.data.datasets import re