质量:数据集标注准确,涵盖了多种雾天条件下的道路目标。 数据集组成 训练集:用于训练模型,包含约7000张图像。 验证集:用于模型调参和验证,包含约870张图像。 测试集:用于最终评估模型性能,包含约830张图像。 数据集目录结构 plaintext深色版本 1foggy_road_dataset/ 2├── images/ 3│ ├── train/ 4│ ...
假设你的数据集已经按照VOC格式标注好,并且你已经有了对应的YOLO标签文件。创建一个foggy_road.yaml文件来描述你的数据集路径和类别信息。 数据集结构示例: /path/to/foggy_road/ ├── images │ ├── train │ └── val └── labels ├── train └── val foggy_road.yaml示例内容如下: train...
利用TinyXML读取VOC2012数据集的XML标注文件裁剪出所有人体目标保存为文件 上传者:masikkk时间:2013-11-13 cityscapes/foggy_cityscapes 数据集转VOC cityscapes/foggy_cityscapes数据集转成Pascal Voc格式的matlab代码 上传者:chengxy1998时间:2022-04-26 使用现在的YOLO模型给数据集进行标注,或者读取ffhq的json文件将人脸...
cityscapes的一张原图对应到foggy_cityscapes中有3张图, beta=[0.005,0.01,0.02],分别进行转换可以得到3个foggy_cityscapes数据集。 (2)gtFine格式如下所示: 文件夹gtFine_trainvaltes/gtFine:先分train/val/test三个文件夹,每个文件夹下又按城市分子文件夹,每个城市文件夹下针对每张源图png文件对应了4张标注文件:...