MS COCO 数据集学习笔记（Common Objects in COntext）

【MS COCO 数据集学习笔记（Common Objects in COntext）】的更多相关文章

MS COCO 数据集学习笔记（Common Objects in COntext）

一.数据来源 COCO中图片资源均引用自Flickr图片网站二.数据集创建目的进行图像识别训练,主要针对以下三个方向: (1)object instances (2)object keypoints (3) image captions 每个方向均包含训练和验证集两个标注文件三.标注体结构三个方向均共享基本类型信息,包括info.image.license三个字段,而annotation字段则各不相同. 3.1 通用字段介绍通用-Info字段例: 通用-image字段例: 通用-l…

MS coco数据集下载

2017年12月02日 23:12:11 阅读数:10411 登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,FQ之后开看到下载链接.有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦. 我把2017的数据集下载链接贴上来,linux下wget非常快,不知道为什么迅雷不能下载,顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco数据集下载链接各个链接的意思看链接里面的描述基本上就够了.不过还在罗嗦一句,第一组…

Unity学习笔记 - Assets, Objects and Serialization

Assets和Objects Asset是存储在硬盘上的文件,保存在Unity项目的Assets文件夹内.比如:纹理贴图.材质和FBX都是Assets.一些Assets以Unity原生格式保存数据,例如材质.另一些Assets需要通过处理转换到原生格式,例如FBX. Object是一系列序列化数据,这些数据描述了具体的资源实例,这可以是Unity使用的任意类型的资源,例如mesh,sprite,audio clip或animation clip.所有的Objects都是UnityEngine.O…

COCO数据集使用

一.简介官方网站:http://cocodataset.org/全称:Microsoft Common Objects in Context (MS COCO)支持任务:Detection.Keypoints.Stuff.Panoptic.Captions说明:COCO数据集目前有三个版本,即2014.2015和2017,其中2015版只有测试集,其他两个有训练集.验证集和测试集.(本贴内容来源于官网+个人理解与描述) 二.数据集下载方法一:直接官网下载(需要FQ).方法二:本人已把官网数据…

COCO 数据集的使用

Windows 10 编译 Pycocotools 踩坑记 COCO数据库简介微软发布的COCO数据库, 除了图片以外还提供物体检测, 分割(segmentation)和对图像的语义文本描述信息. COCO数据库的网址是: MS COCO API - http://mscoco.org/ Github网址 - https://github.com/pdollar/coco 关于API更多的细节在网站: http://mscoco.org/dataset/#download 数据库提供 Matl…

COCO数据集深入理解

TensorExpand/TensorExpand/Object detection/Data_interface/MSCOCO/ 深度学习数据集介绍及相互转换 Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff segmentation 330K images (>200K labeled) 1.5 million object instances object categories stuff categories capt…

深度学习笔记（十）Augmentation for small object detection（翻译）

一. abstract 这些年来,目标检测取得了令人瞩目的成就.尽管改进很大,但对于小目标和大目标的检测性能差异还是蛮大的.我们在 MS COCO 数据集上分析了如今一个比较先进的算法,Mask-RCNN.我们发现小目标的 GT 和检测框之间 IOU 远小于期望的阈值(比如0.5).我们推测这是由于两个因素: 1) 包含小目标的图片的数量忒少, 2) 即使每张图片里都有小目标,这些小目标在整图中占比也太少了.因此我们建议对这些包含小目标的图像进行 oversample,并通过多次复制粘贴小目标的…