随笔分类 - 数据集
摘要：本代码用于可视化 LV-MHP-v2 数据集。 注意： 该数据集的标注文件的标签是最后一个通道，并且是一个 rgb 的三通道图片，所有直接以灰度图像的格式读取，会导致标签错误。 import cv2 import numpy as np import os # 读取正常图像 color_image
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摘要：官方数据集说明：https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody 1. 如何预览 json 文件？ 使用 Vscode，右键 格式化文档即可。 2. 字段解读 2.1 关键字段之 "images" "images": [ { "license": 4, "file_
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摘要：1. Python Pickle 和 JSON 之间的区别 很全面 很棒的解释。 2. 一篇使用说明: https://janakiev.com/blog/python-pickle-json/ 3. mmdetection3d 中的说明 https://github.com/open-mmlab/
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摘要：数据集地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/45324 ├─list └─test_age.txt └─test_dis.txt └─test_name.txt └─train_age.txt └─train_dis.txt └─t
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摘要：Each fold is described by a csv file with 12 columns: user_id - the folder in the dataset containing the image. original_image - image name in the dat
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摘要：COCO cat + dog 训练集 + 验证集 图片总计 5850 张。 训练集： img_count: 5598，cat_count: 3914， dog_count: 2795 验证集： img_count: 252， cat_count: 175， dog_count: 125 import
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摘要：本脚本用于划分数据集，并由 Oxford-IIIT Pet Dataset 的 Trimap 生成 检测框，其中手动删除了 多个对象的图像，以及 找不到 检测框的图像。 import os import os.path as osp from sklearn.model_selection impo
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摘要：之前我一直使用 VOC 格式的数据来训练 YOLO, 这次整理下 COCO 格式的数据。 当我们在COCO 官网下载数据后，是以下格式： . ├── annotations | ├── captions_train2017.json | ├── captions_val2017.json | ├──
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摘要：好文推荐：https://zhuanlan.zhihu.com/p/471844156 ### 1. StyleGAN 生成人脸数据 http://www.seeprettyface.com/mydataset.html#dataset1 ### 2. kaggle 男女的数据集 应该没有小孩 ht
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