自动化工具制作PASCAL VOC 数据集   1. VOC的格式 VOC主要有三个重要的文件夹:Annotations.ImageSets和JPEGImages JPEGImages 文件夹 该文件夹下存放着所有的训练集图片,格式都是.jpg 需要注意的是命名格式,虽然对命名没有特别要求,但是最好按照官方的命名方法,如000001.jpg,000123.jpg,然后在这个文件夹里就没有其他东西了. Annotations 文件夹 该文件夹下存放的是每一个图片的标注信息,文件都是.xml格式,文

1. 引言 从安卓手机收集上来的机型大都为这样: mi|5 mi|4c mi 4c 2014022 kiw-al10 nem-tl00h 收集的机型大都杂乱无章,不便于做统计分析.因此,标注显得尤为重要. 中关村在线有对国内大部分手机的介绍情况,包括手机机型nem-tl00h及其对应的常见名称荣耀畅玩5C.因而,设计机型自动化标注策略如下: 在搜狗搜索中输入机型进行搜索,为了限定第一个返回结果为ZOL网站,加上限定词site:detail.zol.com.cn: 通过第一条返回结果的链接,跳转到

数据的导入 默认情况下数据导入时,字符型变量将转化为因子.若不希望转化,可设置 stringsAsFactors=FALSE 从带分隔符的文本文件中导入数据 read.table() file -->  带分隔符的ASVII文本文件 header  -->  表面首行是否包含了变量名 sep  -->  指定分隔数据的分隔符 row.names  -->  指定一个或多个表示行标识符的变量 # 导入数据把结果存到数据框grade中 grades <- read.table(

​2019年,国内人工智能领域的投融资热情大幅降低,相当数量的AI企业彻底消失在了历史的长河中,“人工智能寒潮已至”甚至成为行业年度热词. 与前几年创业与投资热情齐头并进的盛况相比,近段时间的AI行业显然萧条了很多. 究其原因,“AI落地难”要负主要责任. 从自动化时代到智能化时代,人工智能创造的价值在不断增长.与此同时,业务场景的精细度与复杂度也在不断提升,为人工智能技术的落地带来一系列挑战. 以国内人工智能企业为例.目前国内几个较大的人工智能独角兽企业,商业化落地主要集中在金融.安防监控.手

一.背景及现状 近些年,国内道路交通及相关设施的基础建设日新月异.广大用户日常出行需求旺盛,对所使用到的电子地图产品的数据质量和现势性提出了更高的要求.传统的地图数据采集和生产过程,即通过采集设备实地采集后对采集资料进行人工处理的模式,其数据更新慢.加工成本高等问题矛盾日益突显. 高德地图凭借视觉AI和大数据技术优势引领地图数据产业变革,通过图像AI技术从采集资料中直接识别提取各类数据要素,为实现机器代替人的作业模式提供最坚实的技术基础. 高德地图通过对现实世界高频高密度的数据采集,运用图像视觉

Python生成PASCAL VOC格式的xml标注文件 PASCAL VOC数据集的标注文件是xml格式的.对于py-faster-rcnn,通常以下示例的字段是合适的: <annotation> <folder>GTSDB</folder> <filename>000001.jpg</filename> <size> <width>500</width> <height>375</heig

根据艾瑞咨询发布的行业白皮书显示,2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元,预计2025年市场规模将突破113亿元,行业年复合增长率达到了23.5%.​ 作为人工智能产业的基石,数据标注行业正在从幕后走向前台,未来前景无限广阔. 然而,正如黎明前是一片无尽的黑暗一样,数据标注行业在蓬勃发展的背后也面临着诸多困局,这些困局已成为阻碍行业发展最大的绊脚石. 1. 人力成本突出 数据标注虽然披着人工智能的“外衣”,但是本质上仍然属于劳动密集型产业. 目前,国内从事数据标注行业的人群已

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet

一.VOC数据集的简介 PASCAL VOC为图像的识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,基本上就是目标检测数据集的模板.现在有VOC2007,VOC2012.主要有20个类.而现在主要的模型评估就是建立在VOC数据集和COCO数据集上(80个类),其指标主要是mAP和fps(帧率). VOC数据集有五个文件夹 ├── Annotations              # 存放xml文件,主要是记录标记框位置信息 ├── ImageSets                # 存放的都是txt

本次分享内容提纲 数据标注 数据驱动开发 数据驱动决策 前言 上图这是我加入小马智行之前的一个小故事.这不断的提醒我,人工智能需要有足够的数据量,并且充分发挥这些数据的潜能,是我们作为人工智能公司的一个非常重要的核心竞争力. 数据的作用 1. 数据驱动开发:提到数据的作用我们首先会想到,数据驱动开发,包括感知领域.行为预测领域.决策领域,需要有数据(标注好的数据)来作为我们模型训练的粮食和作为系统准确度评测的依据. 2. 数据驱动决策:尤其是优先级的决策,作为创业公司我们现在想做的事情,远远多于

数据转换实在是个烦人的工作,被折磨了很久决定抽出时间整理一下,仅供参考. 在一个项目中,我需要将已有的VOC的xml标注文件转化成COCO的数据格式,为了方便理解,文章按如下顺序介绍: XML文件内容长什么样 COCO的数据格式长什么样 XML如何转化成COCO格式 VOC XML长什么样? 下面我只把重要信息题练出来,如下所示: <annotation>     <folder>文件夹目录</folder>     <filename>图片名.jpg<

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 应用HTK搭建语音拨号系统--数据准备 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 1. 数据准备 需要录制训练

近几年,连锁药店得到了迅速扩张,由于药品种类过于繁杂.客户分散票据过多,急剧扩张之后的连锁药店企业在信息流处理上遇到了各种各样的问题 到现在已经有3000多家连锁药房,需要采购的正规药品就有数万个品种,如何将繁杂的药品种类和大量营业单据进行规范整理,及时了解各商品的库存情况,并以直观的信息化平台方式展现出来是一个难点. 客户需求调研  仓库管理中主要存在以下几点问题: 1. 传统手工记账盘点,经常出现漏盘.错盘的情况,导致盘点数据不准确. 2. 仓储管理中的上架.移货.整理或搬运货物.出库操作等

设置ssh免密码登录脚本(hadoop自动化部署脚本一) 设置ssh免密码登录脚本(飞谷云大数据自动化部署脚本一) 1.#!/bin/sh2.#important note:this script is expected to run on master node3.PWD=hdp4.USER=hdp5.SSHDIR=/home/dhp/.ssh6.7.#create temp dir to store id_pub file8.mkdir $SSHDIR/sshtmp9.10.HOST=(ma

一.基础柱状图 二.基础的折线图 三.基础的饼图 四.基础的散点图 一.基础柱状图 如果你还没有想好你的数据用什么类型的图表来展示你的数据,你应该首先考虑是否可以做成柱状图.柱状图可以表示数据的变化过程或者表示多个数据之间的差异. 1.引入javascrippt 使用flotr2这个JavaScript库来创建图表.使用flotr2之前,不需要引入其他的JavaScript库(比如jquery),但是flotr2必须依赖HTML5的canvas元素的支持.canvas支持的主流浏览器有:chro

持久化类标注 标注 @Entity:注解声明该类是一个Hibernate的持久化类 标注 @Table:指定该类映射的表 参数 name:指定映射数据库表的名称 参数 uniqueConstraints:为持久化类所映射的表设置唯一约束,该属性的值是 @UniqueConstraint 标注数组 参数 indexes:为持久化类说映射的表设置索引,该属性的值是 @Index 标注数组 参数 catalog:设置持久化类说映射的表放入指定的 catalog 中,没有指定则放入默认 catalog

Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通过TensorFlow队列机制,从文件中直接读取数据 前两种方法比较基础而且容易理解,在Tensorflow入门教程.书本中经常可以见到,这里不再进行介绍. 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前,介绍以下有关队列相关知识 Queue(队列) 队列是用来存放数据的,并且tensorflow

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

Windos10 linux同样过程 现有问题: 本文过程在linux下类似,可以正常通过.windons下,运行python脚本出现问题,无法正常输出0001.txt(标定文件),所以只能使用linux生成标定文件和路径文件txt,然后复制到windons下使用. 待解决问题: 重写训练部分代码,使得windons程序直接读取原始图像和标记文件,其余文件自动生成,然后开始训练. 1 准备数据 输入原始数据--yolo2训练----输出权重文件 这里用100张做样例: 原始数据 原始图像0001

第一步:下载官方的PHPExcel文件,下载地址https://github.com/PHPOffice/PHPExcel 第二步:解压打开,将PHPExcel\Classes\全部文件拷贝到thinkhp项目的根目录\ThinkPHP\Library\Vendor\,如下图所示 第三步(导入): HTML代码如下: <form action="{:U('Index/impUser')}" method="post" enctype="multipa