水体分割检测 包含YOLOV,COCO,VOC三种标记的数据集包含 857张图片,在水体分割检测中,可以使用YOLO算法来实现水体的准确分割和检测。水体分割检测指的是利用深度学习模型进行水
1. 准备COCO数据集 COCO数据集是一个大型且常用的计算机视觉数据集,包含图像、对象标注和图像描述。你需要下载COCO数据集并将其组织成YOLOv7所需的格式。 下载COCO数据集:你可以从COCO官方网站下载数据集。 解压数据集并按照YOLOv7要求的格式组织图像和标注文件。 2. 配置YOLOv7训练环境 在开始训练之前,你需要确保...
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 | ├──
yolov,coco,voc标记的睡岗检测数据集,可识别在桌子上趴着睡,埋头睡觉,座椅上靠着睡,平躺着睡等多种睡姿的检测,6549张图片 数据集分割 6549总图像数 训练组91%5949图片 有效集9%600图片 测试集%0图片 预处理 自动定向: 已应用 调整大小: 拉伸至 640x640 增强 未应用任何增强。 趴着睡觉 埋头躺着睡 靠椅...
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.jpg...
前言 本文介绍了在单卡上凭借对YOLOv5的性能分析以及几个简单的优化将GTX 3090 FP32 YOLOv5s的训练速度提升了近20%。对于需要迭代300个Epoch的COCO数据集来说相比 ultralytics/yolov5 我们缩短了11.35个小时的训练时间。 本文转载自GiantPandaCV 作者| BBuf ...
目前我使用过的deeplab分割模型,是配置在tensorflow环境下,使用的VOC数据集。 在转换生成的VOC格式文件里,用到的是JPEGImages文件夹下的jpeg图像、Segmentation文件夹里的png标签跟ImageSets文件夹里segmentation文件夹下的train.txt 、val.txt 、test.txt。所以只需要这三个文件夹(JPEGImages, Segmentation, ImageSets)就...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:写作篇:新增YOLOv8实验对比COCOmAP指标,即插即用,输出自定义数据集中small、medium、large大中小目标的mAP值,适用于自定义数据集(内附源代码) 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如…
YoloV11。YoloV11是一种高效的目标检测算法,它的训练需要高质量的数据集。然而,获取高质量的数据集是一项耗时且费力的任务。 YoloV8官方推荐了一个数据集网站,就是Roboflow。Roboflow是一个数据集管理平台,提供了免费的数据集,同时也支持上传自己的数据集进行格式转换。使用Roboflow,开发者可以方便地获取...
【COCO像素级标注数据集】’The official homepage of the COCO-Stuff dataset.' GitHub: http://t.cn/RaMdyZP ref:《COCO-Stuff: Thing and Stuff Classes in Context》 (2017) http://t.cn/RaMdyZh