enetb0-coco.conv.132 (15M) for yolov3 pretrain model in darknet detail in https://github.com/AlexeyAB/darknet enetb0-coco.conv.132 (15M) for yolov3 pretrain model detail in https://github.com/AlexeyAB/darknet

铝片表面缺陷检测图像数据集（402张图像，COCO标签，缺陷：针孔、擦伤、脏污、褶皱）.zip

计量设备屏幕字符检测数据集（COCO标签，1100张图像）.zip

在训练yolov5时，数据集就成了一个问题。本资源用以提取出COCO数据集里专有的类，制作为自己的数据集，以供yolov5模型使用。数据集有图片+标签文件(txt格式)。

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \ --ann_ids /path/to/annotations/ids/list.txt \ --labels /path/to/labels.txt \ --output /pat

superpoint源码|含有部分数据集（coco、hpatches）

可以参考这个视频，使用opencv，手敲代码实现目标检测

coco转yolo的脚本之一

PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现（ ）的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现，目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果，YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息，请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours（*）。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool（stride = 2）'->'convolutional（stride = 2）' 'maxpool（stride = 1）'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训，评估和推断的基