objectDetectionDatasets 目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换

objectDetectionDatasets 目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换脚本,demo/目录提供的原始的voc格式的20张原图和对应20个.xml标注． 下面的脚本都可以通过这个demo数据跑通. voc_split_trainVal.py 该脚本用于生成voc/目录下的ImageSets/..目录,分割了训练和验证集 voc_to_coco_V1.py　和　voc_to_coco_V2.py 这两个脚本都是实现从voc的.xml标注格式转换到coco的.json格式,只是有所区别 convert_voc_to_yoloV5.py　和 convert_voc_to_yoloV3.py 两个脚本实现的功能几乎相同,灵活取用 coco_split_trainVal.py 该脚本实现coco格式的数据分割出训练集和验证集,同时里面还实现了一个去除背景图的方法(没有标注框的图)，可以结合上面的voc_to_coco_v2.py使用. make_voc.py(其余各种格式转voc)

基于DCGAN的 改进代码

本代码基于Carpdm的DCGAN实现（[原代码地址](https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow)），添加如下改善： 1. 原代码中将测试生成数目与生成器噪声维度混用，本代码中将测试图片数目（原generate_test_images参数，改为num_test）与噪声维度参数（添加的input_noise_dim）分离； 2. 源代码使用step计数保存训练权重及sample，改为通过epoch并增加save_epochs参数； 3. 在优化器中添加学习率衰减tf.train.exponential_decay，衰减参数可自行调整，位于train方法开头； 4. 其他细节：在生成器中使用了lrelu，输入噪声改为正态分布等。 其他见readme.md

mixlmg 一键合成目标检测虚拟数据集，数据增广

mixlmg 一键合成目标检测虚拟数据集，数据增广

grasp_annotation_tool 一个简单的Matlab GUI，用于标注旋转抓取边框

grasp_annotation_tool 一个简单的Matlab GUI，用于标注旋转抓取边框 步骤: 1. put images in data/ images / 2. 运行脚本运行drawRectangle.m 3.点击矩形的顶点(第一个是左上角) 4. 对于一个旋转的矩形来说，三个顶点就足够了 5. 在一张图片上画出你想要的数量;点击Next获取下一个图像 注意: 1. 所有旋转的矩形图像将保存在数据/注释/ 2. 注释中的四个顶点代表一个矩形(与Cornell Dataset相同)

NoteExpress_Vol_HangZhouDianZi_3.5.0.9054_zh.exe

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pcl-pcl-1.9.0.tar.gz

Ubuntu下pcl库

PDF密码清除工具.exe

PDF密码清除工具

英科宇机械工程师CAD2016特别版.iso

英科宇机械工程师CAD2016特别版.iso

NoteExpress_Vol_QingHua_3.2.0.7350_zh.exe清华版3.2版本

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路径规划Astar算法.rar

路径规划A*算法 利用MATLAB运行。下载可直接运行