基于coco_2014与VOC_2017数据集为基础，提取出来的牛（cow)单一种类的目标检测数据集（包含4110张各种场景下的cow图片），可用于cow的目标检测识别，以及cow的个体统计。格式符合yolo系列的（voc)格式，可以直接使用。

目录结构如下： face_guise_datasets（coco格式） ├─annotations ├─train2017 ├─test2017 └─val2017 > - CLASSES = ['glasses', "hat", "nothing", "glasses_hat", "glasses_mask", "hat_mask", "glasses_hat_mask", "mask"] > - [YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）](https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/126513426) > - [YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）](https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/129035180) > - [YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制](https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/130396540)

操作简单界面操作通俗易懂，系统主页UI已进行更换，非市面烂大街首页！ 非常重要的一点是，发现此模板使用后，首页首次加在有点慢，原因是首页美化代码的原因，其他页面基本正常，有能力的可以吧图片等资源文件上传第三方平台 修复功能 1.短链接生成，重置 2.客户端新版本UI 3.邀请码无限重复生成(以前的版本后台不可关闭，现在可以了) 4.SQL版本需要8.0

仿coco点餐系统的微信小程序 （后台部分本来用的egg.js,为了能让大家下载之后直接跑起来 就换成了easymock） 仅供交流学习使用,使用之前微信小程序调试工具前要设置不进行域名验证

这是微软COCO数据集中train2014和val2014的标签数据。注意这只是上诉两者数据集的标签数据，而不包括他们数据集本身。

包括coco_wholebody_train_v1.0.json和coco_wholebody_val_v1.0.json

coco训练集5k.part（2014），包含coco训练集的图片路径（相对路径）如果发生找不到图片的情况，可修改为绝对路径

国家转换器 国家/地区转换器（coco）是一个Python软件包，用于在不同类别之间和不同命名版本之间转换和匹配国家/地区名称。 在内部，它使用正则表达式匹配国家/地区名称。 Coco还可以用于在不同分类方案之间建立聚合一致性矩阵。 目录 建立国家汇总的一致性 分类方案 数据来源和进一步阅读 沟通，问题，错误和增强 贡献 相关软件 引用国家转换器 致谢 动机 迄今为止，在（元）数据描述中还没有关于如何命名或指定各个国家的单一标准。 尽管某些数据源遵循ISO 3166，但该标准除数字分类外还定义了两个字母和三个字母的代码。 为了使问题进一步复杂化，许多数据库没有使用现有标准之一，而是使用未标准化的国家/地区名称对国家/地区进行分类。 国家/地区转换器（coco）可自动执行来自不同标准和版本的国家/地区名称的转换。 在内部，coco是基于一个表格的，该表格指定了每个国家/地区不同的IS

ScrollView比官方例子优化更好！！！ScrollView是比较常用的UI组件之一，游戏中的任务榜、排行榜都少不了它，实际使用中存在一个问题，例如：在排行榜中要显示前100名玩家，如果真的把这100名玩家的信息全部创建，并加载进ScrollView，对移动设备的宝贵内存会是巨大的浪费。其实玩家在屏幕上总能看到的最多只有7、8项而已，所以实际上只用创建比显示多一点的数量，再通过缓冲区实时动态更新数据，就可以给玩家呈现出尽可能多数量的列表（依内存而定，理论上无限），即节省内存，也不影响性能。

-数据集-_V-COCO_analysis