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labelme2voc.py
labelme2voc.py
labelme
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2019-11-18
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修改源labelme的json转VOC数据,原软件只支持方形标注的转换，现修改源码增加对多边形标注数据的转换。
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labelme2coco.py
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将labelme标注的数据转换成coco格式，以适应一些训练。代码需要根据自己的情况做些修改，如果有什么问题可以去我的博客下面留言
labelme2COCO终极无限制版本
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3星 · 编辑精心推荐
labelme2COCO终极无限制版本，不限制分类名称，即输出分类就是labelme标注分类，不需要手动修改points值，含有area计算，真正的运行一下就可以。当然了，输出目录还是要根据自己的情况修改的。
VOC07+12数据集Json格式
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VOC数据集的json格式，07+12混合在一起，但是测试集和只有07因为12没有公开。名称自己改吧。
基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集缺失数据填补源码实现.py（pytorch实现）
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基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集缺失数据填补源码实现（python）.py，详情可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125072344（GAIN），利用pytorch实现
数据集标签格式转换（python脚本实现xml到txt）
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该py脚本从xml文件中提取信息，转为yolov所需要的标签格式: class_id center_x center_y w h 并存入txt文件 转换后可直接用于yolov模型训练 （另有json转txt和批量修改文件格式的资源见主页） 下载后按脚本中注释改下xml，txt，images各自路径即可运行
labelme 分割转换(voc coco) 及可视化
浏览：61
5星 · 资源好评率100%
- labelme2coco.py - labelme2voc.py - labelme2voc_obj.py
关于人工智能数据标注学习.pdf
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json_to_dataset D:\hello\2021_12_27_001.json 9 10 1 2 命令： python Labelme2voc.py 图像⽬录 ⽣成voc⽬录 --labels labels⽂件路径 3 如下： python d:\Labelme2voc.py D:\Hello\DIRS\semantic_segmentation D:...
coco、voc实例分割数据集制作-labelme
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5星 · 资源好评率100%
coco、voc实例分割数据集制作-labelme，包含本人亲自写的完整教程，包含所有转换程序代码，下载跟着操作即可，什么东西都不需要动。
逆向将物体检测数据集生成labelme标注的数据
浏览：154
对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。...from labelme import PY2 from labelme import QT4 import PIL.Image import base64 from labelme import utils import os import cv2 import xml.et
基于python+pytorch的车道线检测源码+项目部署教程.zip
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【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工... 数据集格式选择voc格式，将labelme标定好的json数据转voc格式。
基于pytorch和Mask R-CNN实现的T恤属性识别python源码+项目说明.zip
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用labelme标注，生成JSON文件，再用labelme官方GitHub仓库里的工具（见labelme2coco文件夹）转成coco数据集格式。 标记数量与训练集验证集 总计176张图片，其中 train：143 val: 33 以8:2进行shuffle分割（见...
一步一步带你训练自己的SSD检测算法
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目录一、前言二、实现细节1、前提条件2、数据标注2.1 Labelme2.1.1 工具特点简介2.1.2 工具安装2.1.3 工具使用简介2.2 LabelImg2.2.1 工具安装2.2.2 工具使用简介3、标签预处理3.1 PASCAL VOC数据集格式详解3.2 构造...
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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5星 · 资源好评率100%
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
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Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的
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