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bdd100k数据集标签转COO再转YOLO程序
bdd100k数据集的标签转换为YOLO的格式,是本人csdn博客文章的对应代码,亲测有效。用于yolov7模型的训练,同样适用于yolov5等使用YOLO标签格式的各类深度学习模型的训练。
2022-09-05 21:05:53
8KB
深度学习
目标检测
自动驾驶
环境感知
1
无需配置编译环境,可以直接使用的rolabellmg.exe
深度学习旋转框目标检测必备工具。已经做成.exe,直接下载使用,无需配置编译环境。
2022-09-01 09:06:46
37.19MB
深度学习
目标检测
旋转框
1
RSOD武汉大学遥感图像数据集百度云链接
RSOD Dataset 是用于遥感图像中物体检测的数据集,其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目标,数量分别为:446 张图 —— 4993 架飞机,189 张图 —— 191 个操场,176 张图 —— 180 座立交桥,165 张图 —— 1586 个油桶。 该数据集由武汉大学于 2015 年发布,相关论文有《Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images》和《Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks》。
2022-08-31 12:05:15
75B
数据集
深度学习
目标检测
1
LEVIR遥感图像数据集百度网盘链接
LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征,例如城市,乡村,山区和海洋。数据集中未考虑冰川,沙漠和戈壁等极端陆地环境。数据集中有3种目标类型:飞机,轮船(包括近海轮船和向海轮船)和油罐。所有图像总共标记了11k个独立边界框,包括4,724架飞机,3,025艘船和3,279个油罐。每个图像的平均目标数量为0.5。
2022-08-31 12:05:14
75B
深度学习
目标检测
数据集
1
focal loss曲线-python
通过python脚本构造focal loss曲线;焦点损失函数是重加权的一个典型代表,被广泛应用于目标检测和语义分割。
2022-08-15 12:05:39
2KB
focalloss
深度学习
目标检测
语义分割
1
手工采集的斑马线与人行道标注数据集,可用于YOLOv5等目标检测任务的训练
压缩包内提供百度网盘下载链接,永不失效。 该数据集为自采集数据,包含训练集及验证集3880张,测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签,目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据,包含训练集及验证集3880张,测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签,目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据,包含训练集及验证集3880张,测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签,目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。
2022-07-13 21:07:35
358B
深度学习
目标检测
YOLOv5
人工智能
gt_box_label.py
通过之前的文件,我们可以得到训练集图片信息和标签的位置信息,本文件用于处理真实标签信息,将其转化格式,用于计算损失值,然后进行后续的损失函数计算
2022-07-05 11:39:29
8KB
深度学习
目标检测
YOLO
1
深度学习推理加速工具——tensorrtx
yolov5、rcnn、alexnet、densenet,只要你的网络调用相机延迟严重,都可以使用tensorrt抓换模型,进行加速推理,在FPS很高的情况下也能实时处理获取的帧。
2022-07-04 14:12:28
1.44MB
tensorrt
tensorflow
深度学习
目标检测
1
get_dataset.py
该文件主要用于读取训练集图片信息,返回[h, w, c]的数据 然后将图片信息与对应的标签信息加载到tensorflow队列中,返回一个队列 可将训练集标注好的图片可视化
2022-07-01 11:59:08
5KB
深度学习
目标检测
YOLO
1
基于深度学习的目标检测算法综述
本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览,帮助大家快速了解目标检测技术上下文;另一方面是给工业界应用人员提供一些参考,通过本篇综述,读者可以根据实际业务场景,找到合适的目标检测方法,在此基础上改进、优化甚至是进一步创新,解决实际业务问题。本文对其中的27篇论文进行介绍,这27篇论文涵盖了 2013 以来,除 SSD、YOLO 和 R-CNN 系列之外的,所有引用率相对较高或是笔者认为具有实际应用价值的论文。
2022-06-23 19:17:59
5.57MB
深度学习
目标检测
1
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