import osimport cv2import jsonimport xml.dom.minidomimport xml.etree.ElementTree as ETdata_dir = '/home/yxq/桌面/underwater_object_detection/voc_test/VOC2007' #根目录文件，其中包含image文件夹和box文件夹（根据自己的情况修改...

from lxml.etree import Element, SubElement, tostringfrom xml.dom.minidom import parseStringimport osdef make_xml(f,save_xml_path):# 第一层循环遍历所有的照片for line in f:lines = str(line)....

import xml.etree.ElementTree as ETimport osVOC_CLASSES = (# always index 0'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat','bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair','cow', 'diningtable', 'do...

import jsonimport cv2import os# json文件路径path = r"complex_train.json"file = open(path, "r", encoding='utf-8')fileJson = json.load(file)field = fileJson["annotations"]# 图片路径ori_pic = 'D:\Baid...

from argparse import ArgumentParserimport itertoolsimport mmcvimport numpy as npfrom pycocotools.coco import COCOfrom pycocotools.cocoeval import COCOevalfrom terminaltables import AsciiTable...

K折交叉验证：将可用数据划分为K个分区（K通常取4或5），实例化K个相同的模型，将每个模型在K-1个分区上训练，并在剩下的一个分区上进行评估。模型的验证分数等于K个验证分数的平均值。下面是3折交叉验证的图示：Keras K折验证部分代码：import numpy as npk=4num_val_samples = len(train_data)//knum_e...

从图中很明显可以看出 ResNeSt是 SENet-block、SKNet-block和 ResNeXt 的集成。首先和 ResNeXt一样，先将输入划分为K份，每一个都记作 Cardinal X。然后将每个 Cardinal继续拆分为 Split Y，所以总共就有 G=XY 个分支（可以想象成一棵树）。Split Y是由若干卷积组成，用于特征的提取，同一个 Cardinal里的 Split通过同

灰度方差算法图像最清晰，图像中的高频分量也最多，该算法以图像所有像素的灰度平均值为参考，对每个像素点的灰度值求差后求平方和，然后用像素总数标准化，它表征了图像灰度变化的平均程度，灰度变化的平均程度越大，图像越清晰，灰度变化平均程度越小，图像越模糊。import cv2img_1 = cv2.imread(r'C:\Users\SZU\Desktop\figure6.png', 0)h, w = i

import jsonimport cv2import os# json文件路径path = r"complex_train.json"file = open(path, "r", encoding='utf-8')fileJson = json.load(file)field = fileJson["annotations"]# 图片路径ori_pic = 'D:\Baid...