微软MSCOCO标签数据集 annotations_trainval2017,里面包括coco数据集train2017和val2017的 分类,segment,keypoints标签数据
2021-12-04 21:29:05 49B 微软 MSCOCO 数据集 annotations
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gfftobed 转换GFF3 / GTF到BED 该程序采用GFF3或GTF(基于1)格式的输入基因组注释,并将特定特征转换为6列BED格式(基于0),同时保留注释文件属性列的任何所需字段。 当需要围绕特定特征和唯一ID的基因组间隔时,此功能很有用。 它还可以在每个功能周围添加一个窗口。 处理文本文件(例如GFF和GTF)并不总是很困难,但是在某些情况下,好的awk或grep不能解决问题。 考虑一种情况,您在一个床文件中包含GTF的所有“基因”功能,同时保留了“基因名称”。 当然, grep "gene" gencode.vM25.annotation.gtf | awk 'FS="\t"{print $1"\t"$4-1"\t"$5"\t"$9"\t"$8"\t"$7}' grep "gene" gencode.vM25.annotation.gtf | awk 'FS="\t"
2021-11-26 13:03:06 18KB genome gff3 annotations genome-annotation
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support-annotations-28.0.0.jar
2021-11-12 09:06:57 17KB android
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作物/杂草田地图像数据集 作物/杂草田地图像数据集 (CWFID) 随附以下出版物:“Sebastian Haug, Jörn Ostermann:用于评估基于计算机视觉的精准农业任务的作物/杂草田地图像数据集, 研讨会, ” 该数据集包括田野、植被分割和作物/杂草植物类型。 该论文提供了详细信息,例如现场设置、采集条件、图像和地面实况数据格式。 您可以在此处完整的数据集: 。 纸 可获取纸张。 书目: @inproceedings{haug15, author={Haug, Sebastian and Ostermann, J{\"o}rn}, title={A Crop/Weed Field Image Dataset for the Evaluation of Computer Vision Based Precision Agriculture Tasks},
2021-10-27 21:23:26 86.14MB agriculture paper annotations crop
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DC错误信息注释_design complier error report annotations, DC综合时的报错信息的较详细的注释, Synthesis Error Messages, uid UID-1 (error) Link command is not available. UID-2 (error) There are no designs to be linked UID-3 (warning) Can’t read link_library file ’%s’ UID-4 (error) Current design is not defined. UID-5 (error) Current design ’%s’ has no schematic. UID-。。。。。。。。
2021-10-24 08:45:07 427KB DC annotation error Synthesis
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jackson2.9.6(jackson-annotations-2.9.6.jar、jackson-core-2.9.6.jar、jackson-databind-2.9.6.jar)3个jar包齐全。
2021-10-15 10:28:20 1.52MB Json转换
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注解版的mybatis
2021-09-27 14:03:26 39KB mybatis
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jackson-annotations-2.9.5.jar ,jackson-core-2.9.5.jar,jackson-databind-2.9.5.jar
2021-09-20 10:15:14 1.52MB jackson
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标签图 LabelImg是图形图像注释工具。 它是用Python编写的,并将Qt用于其图形界面。 批注以PASCAL VOC格式( 所使用的格式)另存为XML文件。 此外,它还支持YOLO和CreateML格式。 安装 从源代码构建 Linux / Ubuntu / Mac至少需要 ,并已通过进行了测试。 但是,强烈建议使用以及 。 的Ubuntu Linux的 Python 3 + Qt5 sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt make qt5py3 python3 labelImg.py python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] 苹果系统
2021-09-08 09:09:29 6.28MB annotations detection deep-learning labelImg
Driver Annotations in Depth - Part 2 - Slides - 2010.pptx
2021-08-20 01:24:59 1.75MB DriverAnnotatio