前段时间我刚自己完成了一个目标检测数据集的制作，得到voc格式的数据之后再转coco，在这里记录下我的一些经验，帮助大家更好地学习，少走弯路！！
本人系一研究生，研究方向为路口车流量预测，目前缺乏路口车流量数据集，哪位老铁看到回复一下，在哪里可以下载到免费的数据，越新越好，鄙人将不胜感激！！！
【代码】将3Dircadb数据集中的dicom格式的肝肿瘤标签及CT图片转换成nifti.gz格式。
本文主要介绍了使用 PyTorch 实现多种卷积神经网络（Alexnet、VGG、Googlenet、Resnet、Densenet）在 CIFAR10 数据集上的应用。包括获取并批处理 CIFAR10 数据，建立训练模型的函数、绘制可视化图像函数等公共组成部分。详细阐述了每种网络的结构、相关函数的定义、模型的构建过程、训练及绘制变化图的代码，还对 Densenet 与 Resnet 的结构差异进
总结全网，手把手完整无坑版教程。从安装yolov5，到详细说明如何训练自己的数据集，训练时间、出现的多种问题说明、训练可视化、检测效果。以及最后讲解各种文件
(linux) ssd-pytorch深度学习2: 训练自己的数据集, gpu+anaconda+pycharm+RTX2080ti 笔记
目录1.数据集制作1.1 labelme安装使用2.数据集与模型配置2.1存放数据集2.2 修改data->XYB.yaml和LabelmeToXYB.py的参数2.3配置环境和下载模型所需的依赖3.训练和测试3.1训练3.2测试程序使用教程使用的yolov5代码存放在了百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/15za5jbdWwne2O1-AT4DgSg提取码：2x
我们在学习深度学习基础的时候，经常会因为想测试自己写的对不对，但是找不到数据集而感到烦恼，其实，Pytorch为我们提供了一些基础的数据集（当然在以后模型训练中还是要自己从网上找数据集的）；
python yolov5 脚本制作（第2部分：图片标记并生成对应标签文件、数据集的训练、使用训练出来的权重文件）
这篇博客适用于新手小白，想要做图像处理、深度学习相关的研究。基于学习框架有很多，主流的是Pytorch/ Tensorflow，这篇博客以 Tensorflow框架为例。如果你在Github上下载的代码是pytorch 的，同理操作安装torch库即可。
我们在标注数据的时候，当数据比较庞大时，还有一张图片里有10多个目标需要标注，甚至其中每个目标大小不一，在标注时间过程中，时间长了会感到乏味，可能会一不小心打错了标签，比如把cat标注成了cats或者Cat，当时没发现就这样跳过了，到最后把这批数据拿去训练的时候就发现问题了。还有在转换为其他格式数据时，由于是拷贝到其他电脑上，可能需要用到xml文件里的filename、path等，数据拷贝过来时这
一个是yolov7-mydataset.yaml,位置在项目yolov7/cfg/training下，然后复制yolov7.yaml，粘贴改为yolov7-mydataset.yaml，然后修改类别数，就得到一个新的属于自己的配置文件。--cfg: 参数路径(./cfg/training中新建的yolov7-mydataset.yaml文件)--device : 训练设备，cpu-->用cpu训练
答案：不用。在不同network使用的是同一数据集的情况下，只需要将新网络模型中数据集中的路径改为之前网络模型的数据集路径即可。步骤如下：上传新的网络模型代码到服务器在deploymet path中选择将新的网络模型存放的位置。
Auther: Tong Yu 3200104175 1. Experiment Environment 2. Implementation Details a. Master Node Configuration i. Virtual environment configuration ii. Network configuration iii. SSH configuration iv. So
基于kvasir v2胃病数据集对transformer模型（vit，st，deit）以base基准型进行测试，对比了这几个模型的效果
Windows10+Pychram使用YOLOX训练自己的数据集，以及一些报错的解决方案
h5py文件的制作
解决使用kaggle命令下载数据集出现的403 - Forbidden错误
主要思路将一个数据集文件前80%用于训练，80%-90%用于测试，90%-100%用于验证。#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 将一个文件夹下图片按比例分在三个文件夹下import osimport randomimport shutilfrom shutil import copy2datadir_normal = "./RSICD_imag
准备好自己的数据集，并按照Mask RCNN模型要求的数据集格式进行格式转化。本次模型的复现，使用的是COCO2017数据集，如果想用自己的数据集进行模型训练，可以将自己的数据集按照COCO格式进行转化。如果想使用COCO2017数据集进行代码的初步测试，可以去官网下载该数据集。
【Pycharm】将labelme标注结果转为PascalVOC语义分割的数据集
使用Yolov5训练自己的数据集need：本文以没有cpu为例。anaconda安装包下载链接：https://pan.baidu.com/s/13Mb7jKFxiSIDNKcdp3XTew?pwd=99o3提取码：99o3安装教程：pycharm安装教程及安装包：https://www.yutu.cn/softhtml/showsoft_4446.htmlyolov5文件下载地址：https:/
这样生成的xml文件，没有之前COD10K标注的segmentation信息，还需要进一步考虑，在转换为xml的脚本中加上识别segmentation部分。1.OSFormer中提供的COD10K的json格式，是coco的格式，但由于伪装目标检测任务的特殊性，标注信息中还有一个segmentation段。
这个文件夹用于存放与每个图像对应的标签或掩码图像，这些图像描述了图像中每个像素的类别或类别的分割边界。在语义分割任务中，预处理包括裁剪、缩放、去除噪音等操作，以准备图像数据用于训练或推理。然后，根据标注文件中的形状信息和类别映射，将图像的形状转换为标签图像的形状，并将标签图像保存为 PNG 格式。用于将 JSON（JavaScript Object Notation）格式的标注数据转换为特定的数据
一些公开的输电线路检测公开数据集，欢迎补充
系统版本：Windows 11运行软件：PyCharm。
主要为了记录python使用Pycharm进行BERT文本分类任务前期一些相关的报错记录及个人成功解决方案
Python 开发环境搭建：python 解释器、PyCharm 编辑器、Anaconda 的安装与使用。
Python脚本实战【大麦网】抢票程序，我终于可以去看我杰哥的演唱会啦！
实现深度学习环境配置包括Pycharm，anaconda，torch，TensorFlow等
👉Python学习路线汇总👈Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（学习教程文末领取哈）👉Python必备开发工具👈。
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