在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

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yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。

这是一个TreeView与ListView相结合的控制，实现资源数据绑定，节点插入等，嵌入文本控件、按钮对象获取焦点的情况下选中对应的行、节点。

自定义调试类，更加便捷的使发布后的程序，直接在主界面观看所自行输出的Log；右下角可一键清理输出内容，也可一键 开启/关闭 log滚动查看。开启可通过修改 常量：isOpenTheDebug = ture ，轻松便捷。解决了以往自行封装Log双击定位不准确问题。

扩展Unity Debug类，在Android和IOS ，Hololens等平台上进行Unity调试的时候看不到控制台输出，所以需要进行日志扩展将Log输出到屏幕上或者是保存文件，就需要对Debug进行扩展。方便直接调试。导直接导入Unity即可。里面有相关的测试类。

qt实现的可拖拽、相互交换位置的控件，类似于三国杀中的拖动手牌可交换位置