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研究一下ICCV2021目标检测方向的论文。
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Labelme安装教程（基于anaconda）
1. 创建anaconda虚拟环境labelme
conda create -n labelme python3.6完成之后如图所示（由于我已经创建了

共有两类模型，分别包含 darknet_model_yolov4，有：yolov4 / yolov4-tiny 预训练模型 yolov4.conv.137 / yolov4-tiny.conv.29 和

目标检测中将xml标签转换为txt（voc格式转换为yolo）
xml格式： ".xml"格式是可扩展标记语言，因其可以跨越多平台的属性，成为网络数据传输的重要工具。如下图

介绍
在目标检测中，通常采用mAP指标来表达检测模型的性能表现，而mAP指标的计算具体包含几个步骤，其中重要的一步就是TP（真正，即命中）与TP&#xff08

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cv2

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目标检测任务的性能指标通常分为两大类，一方面要判断检测是否准确，另外一方面要评估算法是否足够高，具体如下： 检测精度：Precision，Recall，Accuracy，F1 Score，IoU（Intersection over Union）