摘要：
分析数据集中 train 集的每个类别的 bboxes 数量分布情况。因为训练集分了两个：train1，train2。先根据两个数据集的 anno_train.json 文件分析类别分布。数据集：布匹瑕疵检测数据集-阿里云天池 (aliyun.com) 数据集 bbox数量 缺陷图片数量 正常图片数 阅读全文
摘要：
EDA目的：通过了解数据集的分布情况，数据之间的关系，来帮我们更好的后期进行特征工程和建立模型。 本文主要是一个根据coco数据集格式的json文件，来分析数据集中图片尺寸，宽高比，bbox尺寸，宽高比，以及每张图片中bbox数量的分布情况。 分析的数据集来自：零基础入门CV - 街景字符编码识别赛 阅读全文
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MMdetection多卡训练常遇到的两个错误，百度无果，没解决，去github里mmdetection的issue模块搜索了一下找到正解。 这里记录一下，方便后者。 1️⃣ ImportError: Cannot load backend 'TkAgg' which requires the 't 阅读全文
摘要：
针对有一点mmdetction基础的，然后想根据自己的数据集，熟练训练自己的模型。需要改成自己配置的地方，我会在代码中做好标记，方便修改。 我们先了解一下mmdetection的基本流程，你想训练一个模型，你只需要准备的是：数据集，mmdetection的配置文件。 下面我分为两部分，分别处理这两个 阅读全文
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分享数据集的集中常用处理代码，使用的时候记得改一下自己的路径，ann_dir是coco的json文件路径，img_dir是图片路径。如果用pycharm控制台输出的中文为乱码，将pycharm中的编码全改成utf-8（设置->编辑器->文件编码），把能改成utf-8的选项都改了。 1️⃣ 有些数据集 阅读全文
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''' cv2在图像上画不同比例的锚框 ''' import cv2 import math # 画宽高比1:1的锚框 def display_11_anchor(img,anchor_11_left_top,anchor_11_right_bottom): cv2.rectangle(img, a 阅读全文
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''' PIL.Image, numpy, tensor, cv2 之间的互转 ''' import cv2 import torch from PIL import Image import numpy as np from torchvision import transforms img_pa 阅读全文
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📖 首先需要准备好数据集，这里有xml标签数据转voc数据集格式的说明以及免费分享的数据集：xml转voc数据集 - 一届书生 - 博客园 (cnblogs.com) 1. 准备工作目录 我们的工作目录，也就是mmdetection目录，如下所示： . ├── configs │ ├── _bas 阅读全文
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数据集的链接:行人检测数据集voc数据集（100张） 原始图片和.xml数据目录结构如下： . └── data ├── 003002_0.jpg ├── 003002_0.xml ├── 003002_1.jpg ├── 003002_1.xml ├── 003008_1.jpg ├── 0030 阅读全文
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:book: 首先需要准备好数据集，这里有labelme标签数据转coco数据集标签的说明：labelme转coco数据集 - 一届书生 - 博客园 (cnblogs.com) 1. 准备工作目录 我们的工作目录，也就是mmdetection目录，如下所示： |-- configs | |-- _b 阅读全文