将imagenet数据集下载并且导入一、首先将数据集从官网下载下来这里给出官网下载的链接：http://www.image-net.org/download-images如果想要下载原始图片，需要注册一个账号，注册邮箱需要带有 edu，即学校邮箱。本代码的操作主要针对原始图片的下载及分类任务数据集的处理，点击进入下载原图的页面后，可以看到一系列内容，一般我们会下载 ILSVRC 2012 作为实验
itti数据集包含7481张训练图像、7518张测试图像、相应的点云、相机校准文件以及汽车、行人和骑自行车者感兴趣对象周围的注释3D框。数据集是另一个常用的自治数据集，使用六个摄像头，五个雷达和一个LiDAR记录，所有这些都具有360 °视场。Waymo数据集包括1150个场景，每个场景持续20秒，在旧金山弗朗西斯科、凤凰城和山景的各个城市和郊区拍摄。该数据集的注释数量是KITTI的7倍，图像数量
【数据集】【YOLO】【可视化】道路积水目标检测数据集 5275 张，yolo/VOC格式标注！yolo可视化界面！道路积水检测算法能够实现对道路积水情况的实时监测和预警，为城市管理部门提供科学依据，指导排水系统的调度和防涝工作，保障交通安全和保护城市基础设施。该数据集含有5275张图片，包含Pascal VOC XML格式和yolo txt格式，用于训练和测试道路积水情况。图片格式为jpg格式。
YOLO与VOC格式的煤矸石数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，类别：Coal、Rock
YOLO与VOC格式的安全帽和安全背心识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，共3个类别，类别：helmet、vest、head
图中汇总了图像分类与检测领域常用的数据集，付了论文名称。在博客园的原文中，每篇论文都添加了超链接，可以直接点进去下载。如果下载不了的，推荐直接复制论文名称到SCI-HUB下载。知乎上传不了表格。。。无奈...
目标检测数据集格式转换：txt格式转换为xml格式（以VisDrone数据集为例）的详细步骤
yolov8/yolo11安全帽和反光衣识别项目(代码+数据集+教程)
【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍（十三）
作者发现当前的目标跟踪社区缺少一个大规模的自然场景下专门用于训练目标跟踪模型的数据集；现有的数据集很多没有明确的训练集/测试集的划分
其中 transformers 为使用 conda create -n transfoemers 创建的环境名称。在我的计算机中，transformers.trainer_utils.py 文件的全路径为。
occuluded></occuluded>表示物体是否被遮挡，如果为 0 表示图像中物体未被遮挡，为 1 表示当前物体被某些物体遮挡住。Data文件夹中存放的是对应视频和每帧图片：视频存放于snippets文件夹，snippets文件夹也分为test，train，val三个文件夹，存放对应视频格式（.mp4）。每帧图片分为test，train，val三个文件夹存放。每个snippet包括56~4
NYU2数据集介绍简介NYU2数据集有含有1449张RGBD图像，这些图像中包含464个不同的室内场景。图像是由微软Kinect的RGB和Depth相机拍摄的视频序列.同时，这些图像数据中的每个对象都被标注过。NYU2数据集由三个部分组成：1.视频中对象的标注信息。2.由微软Kinect提供的RGB、深度和加速度数据。3.一个用于操作数据和标注的函数集。数据集包含多个组件：已标记：视频数据的子集，
提取mat标注文件中的关键点数量并输出到csv和txt文件（shanghaiTech数据集）
Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Few-shot Learning VOC2012数据集复现结果在复现该算法时，由于是使用自定义的数据集和训练规则，遇到了很多踩坑的东西。在此列出我的实验笔记和基础复现结果，给自己做记录也给同样复现的同学们参考。环境Requirementspython 3.5PyTorch = 0.3.1
目标检测数据集格式转换：VOC,COCO,YOLO互相转换
1 数据集标注首先我们要对自己的数据进行标注，标注的工具LabelImg，使用方式可以参考之前的博客。2 训练代码由于本次不采用官网的代码，使用PyTorch框架，这里我们采用github上https://github.com/ultralytics/yolov3，clone下来。...
从数据集的提出来看视觉推理任务领域的相关发展状况及展望！！以下内容包含多篇顶会论文分享！！！
本文为细粒度分类数据集的处理方法
CVPR2022: Oriented RepPoints论文模型实践（用dota数据集）论文：https://arxiv.org/abs/2105.11111github：https://github.com/hukaixuan19970627/OrientedRepPoints_DOTADOTAv2遥感图像旋转目标检测经验分享（Swin Transformer + Anchor free/bas
潜在一致性模型 (LCM) 通常可以通过 2-4 个步骤生成高质量图像，从而可以在几乎实时的设置中使用扩散模型。来自有关 LCM 的更多技术概述，请参阅。然而，每个模型需要单独蒸馏以进行潜在一致性蒸馏。LCM-LoRA 的核心思想是只训练几个适配器层，在本例中适配器是 LoRA。这样，我们就不必训练完整的模型并保持可训练参数的数量可控。然后，生成的 LoRA 可以应用于模型的任何微调版本，而无需单
传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。例如:025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg。5) 0_0_22_27_27_33_16为车牌号码 映射关系如下: 第一个为省份0 对应省份字
HRSC数据集解读，DOTA数据集转YOLO旋转框格式，HRSC数据集转YOLO旋转框格式
2000张人脸性别识别图片数据集下载分享
TDRL：受到蜂群复杂运动模式的启发，本文提出了一种融合运动与外观特征的并行关联跟踪新范式，并构建了一个极具挑战性的大规模基准数据集 BEE24。论文标题：TOPIC:A Parallel Association Paradigm for Multi-Object Tracking under Complex Motions and Diverse Scenes论文地址：https://ieeex
【代码】动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-46语义分割和数据集。
COCO是一个丰富且多功能的图像数据集，在计算机视觉领域扮演着重要角色。它不仅提供了大量图像和详尽的标注，还有助于提升模型在实际应用中的表现，因此广泛应用于学术研究与工业界。
YOLO目标检测——猫狗目标检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】
如有使用请引用注明：M. Han, K. Yu, W. Li, Q. Guo and Z. Li, "Colliding Depths and Fusion: Leveraging Adaptive Feature Maps and Restorable Depth Recharge for Infrared and Visible Scene Fusion," in。LLVIP标签类型包括per
YOLOv8 在准确性和速度方面提供了尖端的性能。在前几版 YOLO 的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为各种目标检测任务的理想选择，适用于广泛的应用场景。主要特点先进的主干和颈部架构：YOLOv8 采用了最先进的主干和颈部架构，提升了特征提取和目标检测性能。无锚分割 Ultralytics 头：YOLOv8 采用无锚分割的 Ultralytics 头，相较于基于锚点的方法，能够
船舶检测和识别是一项重要的任务，它涉及到航运安全、港口管理、海洋保护等方面，现在随着人工智能、计算机视觉和机器学习技术的发展，船舶检测和识别已经成为一种可行的技术方案。此数据集共有7000张图片，6种船舶类别，分别是：ore carrier，passenger ship，container ship，bulk cargo carrier，general cargo ship，fishing boa
面向智能驾驶（辅助驾驶、自动驾驶）场景下的语义分割任务的基准数据集
paddleocr 训练自己的数据集(文本分类)
现状：尽管获取具有代表性的现实世界数据需要大量资源，但研究界对自动驾驶研究的兴趣越来越大。问题：现有的自动驾驶数据集在它们捕获的环境的规模和变化方面受到限制，尽管操作区域内和操作区域之间的泛化对于技术的整体可行性至关重要。
毕业设计选题：路面坑洼检测系统，旨在通过深度学习技术自动识别并标记道路表面的坑洞，以提高行车安全。系统通过精确的数据集分类，将道路表面的凹陷——即坑洞——作为主要检测对象，这些坑洞可能对车辆安全造成严重影响。通过环境搭建、数据准备、配置训练参数、启动训练、监控训练状态、模型测试与评估以及模型部署等步骤，我们确保了系统的高效性和准确性。此系统不仅能够提升道路维护效率，还能为驾驶者提供实时的路面状况信
基于kitti数据集的多传感器融合，激光雷达和视觉融合 加目标检测ID跟踪
YOLO与VOC格式的航拍牧场牛羊识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，共3个类别：cattle、cow、sheep，图片数量1021
import jsonimport osimport cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport shutilclass Vis2COCO:def __init__(self, save_path, train_ratio, category_list, is_mode="train"):self.category_list = categor
yolov7
多模态大模型训练如火如荼展开，但以LAION-5B为代表的大规模多模态数据集获取却成了一个令人头疼的问题。OpenDataLab两位工程师在浦数 AI Talk做了非常实用的LAION-5B下载经验分享，我们整理了其，希望能对大家下载同类数据集提供帮助和参考。
YOLO目标检测——夜间车辆检测数据集下载分享【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】
数据集-目标检测系列- 帽子 检测数据集 hat>> DataBall数据量：5k +想要进一步了解，请联系。DataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有 百种数据集，持续增加中。gitcode: https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overviewgithub: https://github.com/Tec
Cross-Modality Image Matching Network With Modality-Invariant Feature Representation for Airborne-Ground Thermal Infrared and Visible Datasets机载-地面热红外和可见光数据集的具有模态不变特征表示的跨模态图像匹配网络武汉大学 IEEE TRANSACTIONS
前面的文章中，我分享了一些分割挑战赛的例子。今天我会继续分享肺结节检测和良恶性分类挑战赛的例子。希望通过这个例子可以在如何用深度学习来辅助诊断上给大家带来一些启发。整个过程分成三个部分：肺结节数据预处理，肺结节检测和良恶性分类。这一篇主要专注于肺结节数据预处理这一部分。1、Luna16介绍我这里简单介绍一下Luna16。Luna16挑战赛是针对在LIDC/IDRI数据集上，专注于自动结节检测算法的
在当今城市化高速发展的背景下，随着人口密度的增加和垃圾产生量的急剧攀升，垃圾桶满溢现象日益频繁，给城市环境和居民生活带来了诸多不良影响。本文详细介绍了垃圾桶满溢检测整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。
计算机视觉
——计算机视觉
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
魔乐社区
