用python实现的可以将Caltech Pedestrian数据集转换为VOC格式的数据集的工具，已修改部分代码，修复原始代码中转换seq文件时会输出空文件夹的bug。

主要功能如下，抓取网图制作数据集负样本VOC格式，批量图片挑选，数据集标注转化，常用的COCO，VOC，YOLO标注格式转换。

DeepLabv3Plus-Pytorch DeepLabv3，DeepLabv3 +和VOC和Cityscapes上的预训练权重。 可用架构 使用“ --model ARCH_NAME”指定模型体系结构，并使用“ --output_stride OUTPUT_STRIDE”设置输出步幅。 DeepLabV3 DeepLabV3 + deeplabv3_resnet50 deeplabv3plus_resnet50 deeplabv3_resnet101 deeplabv3plus_resnet101 deeplabv3_mobilenet deeplabv3plus_mobilenet 可用型号： ， 加载预训练的模型： model . load_state_dict ( torch . load ( CKPT_PATH )[ 'model_state' ] )

VOC SGP40 DHT11 使用SGP40和DHT11传感器测量空气质量（VOC）。 视频 有与此回购相关的。 请观看视频，其中说明了如何使用此存储库以及该项目需要了解的所有内容。 所需组件 微控制器 对于微控制器， ESP32被使用，但ESP8266将正常工作。 感测器 SGP40 ，用于“感知”空气质量，它以原始电阻的形式给出了空气质量。 DHT11 ，由于空气质量随温度和湿度而变化，因此该传感器用于获得这两个测量值。 Arduino的 有关Arduino的草图，请参考/VOC_SGP40_DHT11目录。 您需要进行的更改 VOC_SGP40_DHT11.ino ，更改WiFi名称和密码，并确保DHT11引脚与您的连接匹配。 /data/index.html ，更改以下内容： username: "Your-GitHub-username" password: "You

1、COCO数据集：第一组是train数据，第二组是val验证数据集，第三组是test验证数据集。数据包括了物体检测和keypoints身体关键点的检测。 2、VOC2007数据集。

voc2YOLO_conversion 输入包含VOC格式文件文件（.xml）的文件夹，并返回包含文本文件（.txt）的文件夹，即转换为YOLO格式文件

包含上千张猪群图片和通过labelimg框选得到的xml文件

数据集转换脚本（工具向） News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。 简介 仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。 使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调整下，可以省掉一些Debug的无用功夫。 举例说明： 数据集不同，计算BBOX左上角和右下角的Points下标也不一定相同，需要确认下。 标注工具和常见的两种数据集格式 Labelme是我用的标注工具，对图像进行多种类型的标注，可以直接得到json文件。GitHub地址如下： PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集，其数据集的标注形式成为了通用的标注方式，常见的视觉模型的训练

行业文档-设计装置-一种降低印刷品VOC物质含量的设备

VOC格式制作图片标注的工具 tensorflow工具