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BDD100k VOC格式标注
BDD100k VOC格式标注
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VOC格式的标注文件
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BDD100k数据集voc格式(xml)标签.zip
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bdd100k数据集对应的voc格式的标签，由原始json标签转化为xml，非常好用。其中训练集有70k，验证集有10k。BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布了目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集，类别有['car','bus','person','bike','truck','motor','train','rider','traffic sign','traff
BDD100K可通行区域标签，da-seg-annotations.zip
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BDD100K语义分割标签，twinlitenet，yolop，yolopv2，hybridnet训练必须文件，地址https://drive.google.com/file/d/1xy_DhUZRHR8yrZG3OwTQAHhYTnXn7URv/view?usp=sharing，如要下载需要科学上网。 BDD100K 数据集，是加州大学伯克利分校 AI 实验室（BAIR）于 2018 年发布的，
提取bdd100k中的labels中的json格式数据到txt格式
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提取bdd100k中的labels中的json格式数据到txt格式，数据包括traffic light的颜色以及在图中的box的位置
labeling:图表标记应用程序
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贴标签 图表标签应用程序。 帮助学校学生和教师以更好、更新的方式传授和获取知识！ 我几年前写的。 这是我第一次尝试使用Node.js和appjs 。 所以，代码可能不够好。 特征 添加新图。 编辑图表。 学习、练习和测试模式。 多语言支持，目前是英语和古吉拉特语。 如何设置 克隆存储库。 运行npm install ，它应该安装依赖项。 确保你有 Node.js v0.8。 否则以某种
Python-BDD100K大规模多样化驾驶视频数据集
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BDD100K：大规模多样化驾驶视频数据集
将训练集转换成VOC格式
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该文件主要将训练集转换成voc格式，很多深度学习框架都是用VOC数据集格式，例如YOLO。 一般voc解压出来后都包括Annotations, ImageSets, JPEFImages, SegmentationClass , SegmentationObject;详情见链接https://blog.csdn.net/tttabcgy/article/details/80191889
工业环境老鼠目标检测数据，已标注VOC格式
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自动化标注工具，用来制作VOC格式的数据集.zip
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十种林业害虫数据集，采取VOC格式标注，可用于目标前检测模型训练
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压缩包提供下载的百度网盘链接，请放心购买，永久不失效。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛
VOC格式标注行人的数据集
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3星 · 编辑精心推荐
从VOC中挑选出来的关于行人的数据集和，可帮助对行人检测训练与测试，train，test，val 是一个很有用的数据集。
VOC格式标注人头数据集
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VOC目录格式，内包含四千余张人头标注数据集； 测试集、训练集划分脚本； 修改标注名称脚本；VOC格式转YOLO格式脚本
将widerface标注转换为VOC格式-附件资源
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深度学习 香蕉数据集（带标注）YOLO和VOC格式 3000张图片
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labelme2Datasets:用于将LabelMe标注好的数据转换为VOC格式和COCO格式的数据集
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数据集转换脚本（工具向） News: 最近开始论文实验，需要重新整理一下数据集，顺便整理一下这个代码仓库。 简介 仓库中的脚本用于将Labelme标注的数据转换为PASCAL VOC格式或MS COCO格式的标准数据集，便于直接利用现有的训练框架进行训练。 使用须知: 脚本写的其实并不复杂，有基础的同学可以过一下脚本的流程，确保在自己使用的标注数据或数据集上能正常使用，有需要调整的地方也可以自己调
基于Python实现将 labelme 标注的数据转换为 PASCAL VOC 格式和 MS COCO 格式的数据集
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将 labelme 标注的数据转换为 PASCAL VOC 格式和 MS COCO 格式的数据集，便于直接利用支持这两种格式的框架进行训练 使用方法 1、将 lebelme 标注得到的 JSON 文件放在一个文件夹内。举个例子，命名为 labelme_jsons_dir。 2、准备好一份 text 文本，里面包含数据集的分类标签。举个例子，命名为 label_names.txt。可以参考下项目里的
鱿鱼数据集VOC格式+yolo格式28张1类别labelImg标注.rar
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鱿鱼数据集VOC格式+yolo格式28张1类别labelImg标注.rar 鱿鱼数据集图片28张，手工labelImg进行的标注，两种格式，准确率高达99%
目标检测之口罩检测数据集，2700张图片和相应的VOC格式标注信息
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目标检测之口罩检测数据集，2700张图片和相应的VOC格式标注信息 格式是VOC数据格式： JPEGImages -- 图片保存的目标，一个包含2700张图片； Annotations -- 目标检测标注信息，一个xml文件对应JPEGImages里边的一张图片；
深度学习 苹果数据集（带标注）YOLO和VOC格式 4000张图片
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苹果数据集（带标注）YOLO和VOC格式 4000张数据增强后的图片 文件夹主要包含四个文件：VOC2007，VOC2007中包含了VOC格式标注、数据增强以后的图片、YOLO格式标注
LabelImg用于生成PASCAL VOC格式的图片标注工具-python
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LabelImg用于生成PASCAL VOC格式的图片标注工具 LabelImg LabelImg 是一个图形图像标注工具。 它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。 注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，ImageNet 使用这种格式。 此外，它还支持 YOLO 格式观看演示视频安装从源 Linux/Ubuntu/Mac 构建至少需要 Python 2
VOC格式标注行人的数据集(1000+图片).zip
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VOC格式标注行人的数据集，其中包括1000+图片，可用于行人检测的训练，只有一类：person
烟雾火焰数据集（VOC格式已标注）
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共4999张图片，包含烟雾和火焰两个标签，火焰标注较为完善，烟雾由于图像分辨率等原因难以比较好的标注。用yolo训练后火焰的AP在0.7左右，烟雾在0.5左右。图像有多个来源，存在一定重复。
数据集VOC格式输电线路异物数据集加标注目标检测数据集-295张
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数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：295 标注数量(xml文件个数)：295 标注类别数：1 标注类别名称:["yw"] 每个类别标注的框数： yw count = 304 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：网上提供的输电线异物悬挂异物基
widerFace转VOC格式标注工具
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一个WiderFace数据集标注格式转VOC标注格式的工具，方便进行目标检测的训练
口罩目标检测数据集（已标注好，VOC格式）
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使用yolo进行口罩检测 里面包含口罩目标检测数据集（已标注好，VOC格式） xml文件和jpg文件都放在文件夹中，可以根据自己格式进行运行
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
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
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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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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5星 · 资源好评率100%
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
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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