将VOC格式的数据集转换为COCO格式，xml格式转换成json格式 effcientdet等网络中均可用到

一、安装环境：windows10，anaconda3，python3.6 由于框架maskrcnn需要json数据集，在没安装labelme环境和跑深度学习之前，我安装的是anaconda3，其中pyhton是3.7版本的，经网上查阅资料，经过一番查找资料，发现，原来在2019年，TensorFlow还不支持python3.7，所以，迫于无奈，我只能乖乖把python的版本退回到3.6版本，具体步骤也很简单。就是打开anaconda prompt ,然后输入conda install python=3.6，然后等待提示（y/n），输入y，等待十几分钟，就会提示done，这样的话，就表示pyth

CJSON 实现JSON文件的编解码功能

移植cJSON库，使用tcp协议制作http-json客户端发送js字段源码

我们在注册时，可以选择手机号注册，而手机号是有国家或地区码归属的国家代码，区号码，手机区号Json文件。

cas-json-工具 ============== 基于 JSON 的 CAS ServiceRegistry 配置文件编辑器。 此命令创建/修改与兼容的 JSON 文件。 建造 您可以使用以下命令从源代码构建项目： ./gradlew distZip （Windows 上的gradlew.bat distZip ） 构建完成后，您将获得一个 zip 文件： build/distributions/cas-json-tool-0.4.0.zip 安装 只需移动 zip 文件并将其解压缩到您想要安装的任何位置即可。 确保在cas-json-tool-0.4.0/bin目录到您的$PATH install 命令会创建一个新目录 (cas-json-tool-0.4.0)，其中包含所有必需的 jar 文件和一些 shell/groovy 脚本： bin/cas-json-tool -

深度学习+pycharm+目标识别

一. labelme的安装使用 安装在windows10环境下进行 1.在anaconda中新建环境labelme 2.在labelme环境下安装pillow和pyqt5 （以上两步可以直接在anaconda用户界面中操作，也可以在anaconda prompt中使用pip安装） 3.打开anaconda prompt 分别输入： activate labelme （激活labelme环境） pip install labelme (这里默认安装最新版，若后面出现问题可尝试降低版本） 4.等到安装成功，即可在当前labelme环境下输入指令 labelme即可打开进行标注工作。这里要注意一

中国七大地区和省JSON文件 中国七大地区 地区和省联动 地区和省JSON 地区和省

coco特定类别数据提取，coco json处理(拼接多个coco json文件，修改类别id，coco json划分训练集和测试集，json编码格式解码)，根据mask图像生成coco json文件，超大图像分patch的coco json处理，coco json数据查看(box，seg)，coco json数据统计，coco json与csv相互转化，labelme转coco，rle格式生成，via工具coco json显示等等，助力你快速开始模型训练。