Mask_RCNN模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
2022-01-28 12:19:19 228.26MB Mask_RCNN
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mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
2021-11-18 19:24:17 229.15MB mask_rcnn
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coco_data_extract 从COCO数据集中提取特定的目录图像和注释 parse1.py:从“ instances_train2014.json”中提取所需的目录,并保存到“ COCO_train_oo2.json” parse2.py:根据“ COCO_train_oo2.json”中的图像名称,将包含的图像从“ path”复制到“ path2”。 请注意,图片名称必须为“ COCO_train2014 _” +“ 000000” +“大约6个长度数字” parse3.py:从“ COCO_train_oo2.json”中提取注释信息,为每个图像更改并另存为PASCAL VOC格式“ .xml”格式。 此代码中的所有路径和文件名都需要更改。
2021-10-30 16:07:46 6KB Python
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COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features: Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff segmentation 330K images (>200K labeled) 1.5 million object instances 80 object categories 91 stuff categories 5 captions per image 250,000 people with keypoints
2021-10-19 12:54:35 241.19MB CV
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该资源包含了coco2017train或coco2017val数据集转化为可用于YoloV5训练和评估的.txt文件格式,保证正确和规范。
2021-09-24 15:06:08 21.74MB coco数据集 YoloV5 json文件转换
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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。
2021-09-13 10:18:05 626B COCO数据集  VOC-2007数据集
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coco数据集的学习和理解.rar
2021-09-10 19:09:49 702KB html coco
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最新更新:2021.01.08-最新版本代码库已发布,该代码库发布output_stride = 8 deeplabv3 +模型。 2019.01.21-升级纸张性能代码! 现在,在PASCAL VOC 2012 val set上,deeplabv3 + res101达到79.155%,deeplabv3 + xception达到79.945%。 主要错误是缺少“同步批处理标准化”的patch_replication_callback()函数。 2018.11.26-更新包括支持Xception网络,多尺度测试,网络输出步幅修改,纯火车组微调以及更多数据集界面(PASCAL Context,Cityscapes,ADE20K) 2018.09.28-在./lib/datasets/VOCDataset.py添加python评估函数 2018.09.21-修复./lib/dataset
2021-08-24 08:58:35 149KB Python
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Mask_RCNN训练,labelme标注的数据集格式转换到COCO数据集格式。
2021-07-21 22:42:21 6KB coco labelme 图像标注
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SSD类算法训练好的权重模型在coco2017/2014数据集上的测试代码,可出测试结果,实测可用。(pytorch版)