1 检测框可视化
代码：
import cv2
from pycocotools.coco import COCO
def displayInfo(dataset_dir, json_file):
coco = COCO(json_file)
catIds = coco版权声明：本文为CSDN博主「Jackilina_Stone」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/wss794/article/details/121808927
yolov3_to_onnx.py from __future__ import print_function from collections import OrderedDict import hashlib import os.path
目标检测目前遇到的问题: 1、图像识别的数据集标注只能人工来进行。人工智能检测到图片中物体种类名称，然而它检测的对错与否最终只能人来判断。为什么不能机器来做呢？ 2、图片中一种物体可能会有多种动作、表情、穿着等等
问题 在Pascal voc和coco上训练Faster RCNN都正常在训练自己的数据集时（Pascal voc格式）训练Faster R-CNN pytorch1.0时出现Warning: NaN or Inf
IoU：交并比 缺陷： 1:如果两个框没有相交，根据定义,IoU0，因此如果两个box相距很远，IoU不能反映两者的距离大小（就算相距的特别远，
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