coco专题
COCO Kepoints 标志位
COCO 数据集中annotations字段keypoints是一个长度为3*k的数组，其中k是category中keypoints的总数量。每一个keypoint是一个长度为3的数组，第一和第二个元素分别是x和y坐标值，第三个元素是个标志位v，v为0时表示这个关键点没有标注（这种情况下x=y=v=0），v为1时表示这个关键点标注了但是不可见（被遮挡了），v为2时表示这个关键点标注了同时也可见
COCO数据集缺失文件补全方法
COCO2017数据集图片文件缺失自动补全方法 一、前言 本文代码是以目标检测（object detection）和实例分割（instance segmentation）任务的标签文件为例，即instances_train/val/test2017.json文件。 其他任务的标签文件内容略有不同，但是图片来源表示字段完全相同，因此代码可通用。另外如果是非2017版本COCO应该也通用
使用自制COCO数据集进行PaddleDetection模型训练
本次模型训练基于百度飞浆的Baseline： 19届智能车百度创意组识别 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 一、收集数据及数据处理 用摄像头拍摄实物，这里先选用baseline中给好的数据集。创建VOC文件夹，文件夹里包含Annotations和JPEGImages两个文件夹。需要进行标注操作的图片将会放在JPEGImages文件夹里，标注生成的xml文件将会放
在自己的数据集上测试coco评价指标——以Mar20为例
参考： 1.在自己的数据集上调用cocoapi计算map 2. COCO Result Format 3.COCO result json 之前的模型都是在COCO数据集上训练，数据集的标注以及结果的生成格式都是按照官方的格式组织的，调用cocoapi和官方下载的instance_val2017.json计算就可以了。 现在需要在其他数据集上测试map等指标，这些图片都是标注好的，但是格式和coc
windows+tensorflow2+python3环境配置mask-rcnn(COCO数据集)详解
windows+tensorflow2+python3环境配置COCO数据集详解 Github下载源码下载GIthub源码与数据解压文件放置到对应目录设置运行参数 调试代码1. 'tensorflow' has no attribute 'random_shuffle'2. no attribute 'metrics_tensors'3. no 'load_weights_from_hdf5
目标检测任务数据集介绍-COCO API介绍
链接上篇简单介绍了MS COCO数据集的下载和数据结构以及API的下载安装，本文主要以官方发布的demo脚本为例，记录了COCO数据集API的使用方法。比较冗长基础，适合入门。 COCO API介绍 简介安装使用方法pycocoDemo.ipynbpycocoEvalDemo.ipynb 简介 COCO官网中有对API的简介信息链接。 COCO API可以用于加载，解析和可视
目标检测任务数据集介绍-MS COCO数据集
本文简要介绍了COCO数据集的下载、数据内容及使用API接口。比较冗长，适合入门了解。 MS COCO数据集简介 简介数据下载2014 Train/Val2017 Train/Val 数据内容与格式2014Train/Val 使用接口 简介 MS COCO全称Microsoft Common Objects in Context，是一个包含了目标检测、分割、字幕的数据集。包含了以
labelme数据格式转coco数据格式
labelme数据格式转coco数据格式 segmentation（分割） https://www.jb51.net/article/180614.htm keypoints（关键点）
MS COCO数据集目标检测评估（Detection Evaluation）
MS COCO (Microsoft Common Objects in Context) 是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台，尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。COCO数据集和其评估方法被广泛用于学术研究和工业应用。以下是对MS COCO数据集目标检测评估、人体关键点评估、输出数据的结果格式以及如何参加比赛的详细阐述和总结。 1. MS COCO数据集目标检测评估（
目标检测数据集 - 零售食品LOGO检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
数据集介绍：零售食品 LOGO 检测数据集，真实零售食品 LOGO 高质量商品图片数据，数据集含常见零售食品 LOGO 图片，包括饮料类、酒类、调味品类、膨化饼干类、巧克力类、常见零食类等等。数据集类别丰富，标注标签包含 1500 个商品商标类别；适用实际项目应用：零售食品 LOGO 检测项目，以及作为通用新零售场景商品目标检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用 labelimg 标注软件进行
coco如何计算map的，recall如何插值的
不同召回率阈值是通过将累积的真阳性数量除以所有正样本的数量来产生的。在代码中，召回率阈值 `recThrs` 是预定义的，是用于评估的标准参数。具体步骤如下： 1. **预定义召回率阈值：** - `recThrs` 是在参数 `p` 中预定义的，是一组固定的值，用于在评估过程中衡量不同的召回率水平。 - 例如，`recThrs` 可能是一个从 0 到 1 的等间隔数组，用于表示从
把COCO数据集的josn标注转变成VOC数据集xml格式的标注；json数据标注转xml数据标注；把coco数据集json格式转变单张图片对应的xml格式
主要是以目标检测为列进行的 COCO数据集json格式样本 {"info": {"description": "COCO 2017 Dataset","url": "http://cocodataset.org","version": "1.0","year": 2017,"contributor": "COCO Consortium","date_created": "2017/09/01"
目标检测数据集 - 垃圾桶满溢检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
数据集介绍：垃圾桶满溢检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道边垃圾桶满溢、小区垃圾桶满溢、社区垃圾桶满溢、农村道边垃圾桶满溢、垃圾集中处理点垃圾桶满溢、公园垃圾桶满溢数据等。数据集标注标签划分为 "overflow"、"garbage"、"garbage_bin" 三个类别；适用实际项目应用：生活场景下垃圾桶满溢检测项目，以及作为生活场景通用垃圾检测数据集场景数据的补充；标
YOLOv8使用COCO评测，解决AssertionError: Results do not correspond to current coco set.
YOLO评测指标和COCO评测指标还是有些区别的，通过数据表明YOLO评测指标要比COCO评测指标高2,3个点都是正常的。 跟着流程走吧！！ yolo设置 在yolo.eval()评估的时候，需要设置save_json = True保存结果json文件 model = YOLO("weight/best.pt")model.val(data="data.yaml",imgsz=640, s
目标检测数据集 - 打架检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
数据集介绍：打架检测数据集，真实监控场景高质量打架图片数据，涉及场景丰富，比如街道场景打架数据、酒吧场景打架数据、商店场景打架数据、公交车场景打架数据、监狱场景打架数据、空旷地打架数据、两人打架数据、多人群殴数据等。数据标签包括 fight 打架 一个类别；适用实际项目应用：监控场景下打架检测项目，以及作为监控场景通用打架检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标
uva 10726 - Coco Monkey(数论)
题目链接：uva 10726 - Coco Monkey 题目大意：n个人，m只猴子，l和r，表示上下限。找出l~r之间有几个数满足题目要求。 s即为由满足要求的数，在题目中表示有s个椰子，n个人说好第二天将椰子平分，但是午夜的时候，一个人偷偷爬起来，将椰子分成n份，并且剩了m个，就将m个拿给了猴子，并且自己藏起来一份；紧接着第2个人，第3个人都按照相同的方法一直到最后一个人；然后第二天
labelme标注格式的数据集转COCO格式脚本
1. MyEncoder 类 - 这是一个自定义的 JSON 编码器类,用于处理 NumPy 数据类型。 - 当将 NumPy 数组或其他 NumPy 数据类型转换为 JSON 格式时,默认的 JSON 编码器无法正确处理。这个自定义的编码器可以解决这个问题。 2. labelme2coco 类 - 这是执行从 Labelme JSON 格式到 COCO JSON 格式转换的主
【目标检测】COCO格式数据集转换为YOLO格式
COCO2YOLO， 修改category_mapping: import jsonimport osdef coco_to_yolo(coco_annotation_file, output_dir):# Load COCO annotationswith open(coco_annotation_file, 'r') as f:coco_data = json.load(f)# Creat
制作coco类型数据集
COCO格式数据集简介 COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding（场景理解）为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation（分割）进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。是目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80类，有超过33万张图
使用yolov8 训练coco 和自己的关键点识别数据集的参考
使用yolov8 训练关键点配置理解 1. coco-pose.yaml 修改关键参数kpt_shape: [17, 3]flip_idx: [0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 10, 9, 12, 11, 14, 13, 16, 15] 2. yolov8n-pose.yaml 修改kpt_shape3. 编写 train文件4.一个封装的推理代码 1. co
Openpose训练coco数据集整理
一、前言 openspoe比较繁杂，包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取，还有3Dpose，是在caffe上再做的一层封装，但是如果我们实际去用的话，很多都是不需要的，比如openpose里面的多线程，GUI等等，在这里，我是基于coco2014数据集（coco2017也一样），只训练我们关心的openpose中的人体关键点估计，我们可以大致了解到，Realtime Multi-Perso
coco-annonate 的安装和使用---离线安装和使用
一，coco-annonate 是和coco数据集兼容的一款标注工具。在利用coco数据集做openpose的训练数据的时候，发现如何把自己的图片资料标注为keypoints，是一个难点，通过万能的网络，发现一个方法可以搞定单人的keypoint标注，方法是先用labelme标注点，然后用python把labelme的json格式转换为coco的json，但是遇到一张图片里面有多人就麻烦了，需要自
python提取COCO数据集中特定的类
记录一下提取Coco自行车类别的过程 1.安装pycocotools github地址：https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 2.提取其中的bicycle类的代码如下： 需
关于coco目标检测数据集格式
coco目标检测数据集标注目标信息采用的是数据格式是json，其内容本质是一种字典结构，字典堆栈和列表信息内容维护。 coco里面的id和类名字对应：总共80类，但id号到90！ coco_id_name_map={1: 'person', 2: 'bicycle', 3: 'car', 4: 'motorcycle', 5: 'airplane',6: 'bus', 7: 'train',
使用YOLOv8训练自己的目标检测数据集（VOC格式/COCO格式）
yolov8训练自己的数据集 1. 下载项目2. 搭建环境3. 数据集格式转换3.1 VOC格式转YOLO格式3.2 COCO格式转YOLO格式 4. 训练数据5. 推理预测6. 模型导出 1. 下载项目 git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 2. 搭建环境 conda create --nam
【实例分割】转换YOLO格式标注至COCO格式JSON
yolo2coco代码： import jsonimport globimport osimport cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.patches import Polygonfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport numpy as npdef calc