本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示。 本人主要下载了其2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位。一个目标的标签示意如下: {"segmentation":[[...
COCO数据集:本数据集包含了91种物体类型的图像,这些物体类型能够被4岁大小的孩子豪不费力的识别出来。数据集有32.8万张图片,包含有250万个标注实例。 标注工具:Microsoft自研 类别确定 使用多个数据源来建立顶层物体类别: 1、首先联系PASCAL VOC数据集的类别, 2、1200种最经常见到的视觉可分辨的物体的一个子集(来自...
Microsoft COCO数据集地址为http://cocodataset.org/,发布于2014年,由微软亚洲研究院整理。 Microsoft COCO数据集是对PASCAL VOC和ImageNet数据集标注而诞生的,同样可以用于图像分类、分割和目标检测等任务,共30多万的数据。COCO数据集分为91个类,以4岁小孩能够辨识为基准,其中有82个类超过5000个instance(instance即同...
和ImageNet对比,COCO有更少类别,但每个类别有更多实例,更有利于目标的定位 和ImageNet、VOC、SUN相比,该数据集每个类别都有更多实例,更关键的是每张图中实例更多,有利于学习目标间的关系 和ImageNet相比、VOC相比,该数据集每张图里的实例更多;SUN一张图里的实例则比该数据集高,但整体上数据集中的实例更少。 相...
研究员们先利用现有的局部叙事(localized narratives)数据集,模拟了人类的视线模式,并收集了数百分钟的视线数据,生成了用于训练和测试的 VOILA-COCO 数据集。借助配备具有眼动追踪功能的增强现实(AR)智能设备,研究员们人工采集了 VOILA-GAZE 测试数据集,该数据集涵盖了通过注视跟踪设备捕获的现实生活场景。
而无需针对特定应用进行修改。Florence-2的表现也相当理想，在COCO数据集上的零镜头字幕测试中，优于Deepmind的80B参数Flamingo模型和Microsoft的Kosmos-2。 Florence-2的预训练和微调版本现已在Hugging Face上提供，而且采用宽松MIT授权，也就是可以不受限制地用于一般或商用用途。来源：VentureBeat ...
COCO（MicrosoftCOCO：CommonObjectsinContext）论⽂阅 读笔记 以下为我总结出的论⽂各部分的主要内容，某些地⽅可能夹带着⼀些⾃⼰的理解和思考。⽬录 摘要 该论⽂/该数据集的⽬的 推动⽬标识别领域的技术突破 数据集概要 320k张图⽚，250万个实例，91种实例类型 标注类型：实例分割 该数据集...
对于本练习,我们将使用开源 COCO 数据集,但欢迎您使用自定义身体姿势数据集。笔记本中的第 3.2 节讨论了使用自定义数据集。 图9 - 用于训练的 Jupyter notebook 在本博客中,我们展示了使用 TLT 的身体姿势估计用例,但您可以按照以下步骤使用 TLT 训练任何计算机视觉或对话式 AI 模型。Azure 云中的 NVIDIA 预...
对Azure 机器学习数据标记项目的访问权限。 如果没有标记项目,请首先为图像标记或文本标记创建一个。 导出数据标签 完成数据标记项目后,可以从标记项目中导出标签数据。 这样,便可以捕获对数据及其标签的引用,并将其导出为COCO 格式或 Azure 机器学习数据集。
Florence-2的表现也相当理想,在COCO数据集上的零镜头字幕测试中,优于Deepmind的80B参数Flamingo模型和Microsoft的Kosmos-2。 Florence-2 的预训练和微调版本现已在 Hugging Face 上提供,而且采用宽松 MIT 授权,也就是可以不受限制地用于一般或商用用途。