然后,你可以使用你的模型生成预测并将其加载到 FiftyOne。如果您想要加载一个不在dataset zoo中的数据集,FiftyOne API 提供了简单的功能来加载ground truth和预测标签。 整理数据和输出——支持超过15种数据集格式 解析不同的数据集和模型标签格式可能需要大量工作。坦率地说,60%的人将大部分实验时间都花在将数据转换...
你可以使用FiftyOne来管理你的自定义数据集,使用Detectron2在FiftyOne数据集上训练模型,然后在Fifty One中评估Detectron 2模型结果,以了解如何改进数据集,继续循环,直到你拥有高性能模型。 这篇文章紧跟官方的Detectron2教程,对其进行了扩充,以展示如何使用FiftyOne数据集和评估。 Colab 查看此笔记本,在浏览器中随此帖子一...
1.FiftyOne安装 FiftyOne 目前需要Python 3.6 - 3.9 sudo pip3 install fiftyone # 如果要使用视频数据集,还要安装ffmpeg sudo apt install -y ffmpeg # 卸载FiftyOne sudo pip3 uninstall fiftyone fiftyone-brain fiftyone-db 测试FiftyOne importfiftyoneasfoimportfiftyone.zooasfoz dataset=foz.load_zoo_dataset("qu...
FiftyOne是用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具,由Python语言实现,支持Windows、Linux、macOS平台。FiftyOne 的设计目的是提供对数据集和标签的用户友好的视图 (包括注释和模型预测),可以使我们更快、更有效地可视化数据集和解释模型,从而增强机器学习工作流程。You can work with data in clou...
本文的最后一部分是在notebook中使用FiftyOne的分步指南,可帮助你发现可视数据集的问题。整个部分也可以通过Google的Colab找到。 Google’s Colab:https://colab.research.google.com/github/voxel51/fiftyone-examples/blob/master/examples/digging_into_coco.ipynb ...
在你自己的数据上集成使用 FiftyOne 和 CVAT 的基本工作流程包括将你的数据(以及可能存在的标签)加载到 FiftyOne,探索你的数据集以查找需要审查或注释的子集,将这些子集上传到 CVAT,对其进行注释在 CVAT 中,并将更新的标签加载回 FiftyOne。 import fiftyone as fo ...
FiftyOne:FiftyOne是一款用于数据集探索和可视化的工具。它提供了强大的查询、筛选、可视化和分析功能,帮助用户更好地理解和处理大型数据集。 CVAT:CVAT是一个开源的计算机视觉标注工具,可以用于图像和视频的协作标注。它提供了丰富的标注工具和功能,可用于对象检测、图像分类、目标跟踪等任务。 分类: FiftyOne:FiftyOne可以...
FiftyOne:FiftyOne是一款用于数据集探索和可视化的工具。它提供了强大的查询、筛选、可视化和分析功能,帮助用户更好地理解和处理大型数据集。 CVAT:CVAT是一个开源的计算机视觉标注工具,可以用于图像和视频的协作标注。它提供了丰富的标注工具和功能,可用于对象检测、图像分类、目标跟踪等任务。 分类: FiftyOne:FiftyOne可以...
如何在notebook使用FiftyOne 可以开启notebook? 仅包含不匹配的车辆预测的视图。如果你正在使用本演示中的notebook版本,则将看到做出不匹配预测的最常见原因是标签不匹配。这并不奇怪,因为所有这三个类都在超类vehicle中。卡车和汽车在人工注释和模型预测中常常混淆。但是,除了容易混淆之外,让我们来看一下我们的预测...
import fiftyone as fo import fiftyone.zoo as foz from flash import Trainer from flash.image import ObjectDetectionData, ObjectDetector from flash.image.detection.serialization import FiftyOneDetectionLabels # 1.加载你的FiftyOne数据集 # 这里我们使用视图到一个数据集,但你也可以为每个分割创建不同的数据集...