实际应用场景:数据来自真实的水下成像场景,具有很高的实用价值,可用于海洋生物学研究、生态保护、水下考古等领域。 多模态支持:支持多种标注格式(YOLO, VOC, COCO),方便不同模型的训练和测试。 数据集结构 深色版本 underwater_dataset/ ├── images/ # 存放图像 │ ├── image1.jpg │ ├── image2.j...
1.准备COCO数据集: 确保您已经下载并组织了COCO数据集。COCO数据集包含图像、标注和分割信息。您需要确保所有相关的文件和文件夹都位于正确的位置。 2.创建YOLO格式的标注文件: 使用Python脚本或手动创建一个YOLO格式的标注文件。YOLO格式通常使用.txt文件来存储标注信息。您可以使用任何文本编辑器创建该文件。 3.读取...
公共数据集> mar20,coco格式mar20,coco格式 2 mar20,coco格式 yolov6 2枚 CC0 目标检测计算机视觉 3 12 2024-11-11 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 JPEGImages.zip train.json test.json JPEGImages.zip (1146.34M) 下载 File Name Size Update Time JPEGImages/1.jpg 101863 2021-03-21 22...
名人人脸数据集(CelebA)是一个大型的人脸属性数据集,拥有超过200.000张名人图片,每张图片有40个属性注释。每张图片的注释包括10177个独特的身份和5个地标位置。 该数据集可用于人脸检测、人脸属性识别、定位和地标(或面部部分)定位的训练和测试集。 19、Face Mask Detection 此数据集包含853个属于PASCAL VOC格式的3个...
1、适合于想掌握yolov5模型训练和C++部署的同学。 2、需要有一定的Python和c/c++基础 3、需要对深度学习有基本的了解 你将会学到 掌握基本的pytorch的yolov5的模型训练以及C++的模型调用部署 yolov5目标检测模型训练 yolov5自定义数据集 车牌定位模型的训练 ...
WHU建筑物实例分割数据集 用途:用于训练和测试Mask R-CNN等网络,适用于遥感图像中的建筑物提取、实例分割和图像处理任务。 规模: 图像数量:7,152张 标注建筑物数量:约200,000栋 地面分辨率:0.3米 格式:标准COCO格式 特点: 高质量标注:每个建筑物都精确地用多边形进行标注。
最近有一个需求,检测一些目标,只有目标的外轮廓,里面的东西不知道。我用裁剪的方式把目标抠出来贴在coco数据集上训练。发现方形的目标检测效果较好,三角形和圆形的不行。后面我用网上找的两个鱼做实验,发现不带背景的鱼和带背景的鱼训练出来的模型差别很大,不带背景图片训练出来的模型检测的效果很好,带背景训图片练...