Python

代码1 coco数据集过大，希望从里面挑选特定的类别，来构成测试集。 以下cocodeal.py文件能够保留coco中指定的类别数据，同时生成.xml文件。具体应用可以见代码注释。 #cocode

1. 根据xml文件统计目标种类以及数量 import os import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as np# np.set_printoptions(suppressTrue, t

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虽然在目标检测中有labelme、labelimg等标注利器，但是在一些公开的数据集上，却不是使用这些公开的格式。而是一种基于长宽比描述的标准信息，如卫星应用赛题——海上船舶智能检测的数据集，使用相对值描述标注目标，具体如下图1所示： 图1 常

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预训练模型实现目标检测 1. 安装paddlepaddle jetson安装官方教程 jetson nano下载编译好的whl 要求：release/2.3 > 2.2.0rc # CUDA10.2 python -m pip

SimOTA simOTA的作用是为不同目标设定不同的正样本数量，例如蚂蚁和西瓜，传统的正样本分配方案常常为同一场景下的西瓜和蚂蚁分配同样的正样本数，那要么蚂蚁有很多低质量的正样本，要么

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深度学习中，为了提高模型的精度和泛化能力，往往着眼于两个方面：（1）使用更多的数据（2）使用更深更复杂的网络。 ** 一、什么是负样本 **

数据集 数据集目录如上，VOC数据集的格式 JPEGImages目录下，放上自己的训练集和测试集 Annotations 下，放上自己的xml文档配置，如上。 在VOCdevkit