为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源，本数据集包括近距离铁道病害图像，如需更多相关数据集，请评论，作者会第一时间放出供学者研究。

这是微软COCO数据集中train2014和val2014的标签数据。注意这只是上诉两者数据集的标签数据，而不包括他们数据集本身。

将xml格式文档转换为coco数据集的json格式档，方便模型训练使用。

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

肝了3天，近400个篮球样品，我在网上硬是没找到单独篮球的训练数据集 COCO格式的篮球数据集。 为了提升训练性能，图片的分辨率都不是特别高，所以整个文件并不大

可实现树莓派主动追踪目标，并实现树莓派和pc的信息交互等功能。

目标检测数据集转换：labelme生成的json数据转换为coco数据集格式，当前自己在用。

yolox模型预训练权重

自己备忘用，程序可运行

这里是panoptic_val2017部分数据集