mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误 仔细检查如下三个文件： mmdetection/mmdet/datasets/voc.py：中的CLASSED变量对应的类别是否正确 mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py：voc_classes()函数返回的类别是否正确 mmdetection/configs/_b
yolox训练时出现错误 错误提示： 解决办法： 原训练代码： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 --fp16 -o -c weights/yolox_s.pth 修正： python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 1 -b 16 -c weights/yolo
本教程详细介绍了 VOC 格式数据集的制作方法。 文章目录 1、目录结构2、Annotations3、images4、ImageSets/Main5、labels6、makeTXT.py7、voc_label.py 1、目录结构 其中 makeTXT.py 用于生成 VOCdevkit/VOC/ImageSets/Main/*.txt，voc_label.py 根据 VOCdevkit/V
0. 前言 YOLOX是旷世在YOLO的基础上将anchor-free技术引入，从性能和速度上取得的更好的结果。具体可参考github相关代码及论文说明，此处介绍如何利用YOLOX训练自己的VOC数据集。 github:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX paper:https://arxiv.org/abs/2107.08430 1.
根据之前的问题 若是仅仅在 pycharm 运行 eval_voc.py，只能得到 Start Evaluation 的结果，如下图 然后，程序中还有 Start Detection 部分。 经过 在线求解，多次尝试解决后。大佬给出建议。 （ Hello, Create a directory detection_result inside your projec
文章目录 第七章——图像搜索一、前期准备知识1.基于内容的图像检索2.视觉单词 二、图像搜索流程1流程2流程3 三、使用几何特性对结果排序 第七章——图像搜索 主要内容：利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索 本章提出利用视觉单词的基本思想，解释完整的安装
【PASCAL& VOC数据集介绍与制作自己的数据集】 文前白话1、PASCAL& VOC 挑战赛介绍2、PASCAL& VOC 数据集如何下载3、PASCAL& VOC 数据集介绍4、如何制作自己的数据集4.1 使用labelimg标注图片的方法4.2 对标注的数据进行清洗与可视化检查Reference 文前白话 文章介绍
代码根据自己需要进行修改 from xml.dom.minidom import Document import os import os.path from PIL import Image ann_path = "H:\\qqqq\\3_images\\labels\\" #yolov3标注.txt文件夹 img_path = "H:\\qqqq\\3_images\\3_images\\" #图片文件夹 xml_path =
PaddleDetection介绍 PaddleDetection是基于PaddlePaddle的端到端对象检测开发工具包，旨在帮助开发人员在训练模型的整个开发，优化性能和推理速度以及部署模型方面提供帮助。PaddleDetection在模块化设计中提供了各种对象检测体系结构，并提供了丰富的数据增强方法，网络组件，丢失功
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- encoding: utf-8 -*- 3 """ 4 @Author : {FirstElfin} 5 @License : (C) Copyright 2013-2020, {DHWL} 6 @Contact : {2968793701@qq.com} 7 @Software: PyCharm 8 @File : test.py 9 @Time :
随着人们对儿童乘车安全的重视及多地法规的发布，我国儿童安全座椅的消费量快速增长，目前人们更多关注的热点是其机械安全性能，但其在挥发性有机物上的情况尚未得到相应的关注及重视，目前市场上儿童座椅的散发情况处于“失控”状态。本文通过对儿童座椅VOC检测，探讨研究目前市场上儿童安
近年来，我国汽车产销量已连续位列前面，汽车已经走进寻常百姓家。很多车主都有这样的感受，新车购买后一段时间里车内都有刺鼻的气味，其实一种“隐形杀手”正在威胁车主的健康，那就是VOC，对人体健康有巨大影响。究竟什么是VOC测试，有什么危害，国家有何标准，怎样管控？ 汽车VOC测试方法
就是我有一批标注好的color图，那个类别用不同像素来表示。现在我只需要这批数据的4类。其他类别都不需要了。 任务就是把color图上所需要的类别转为灰度标签图。 其实也简单，知道每个类别对应的颜色了，那么就构造同等大小的灰度图，相应颜色就置为相应类别。举例如下： 比如猫
VOC数据集（xml格式）和COCO数据集（json格式）的相互转换 我们先来看看voc和coco数据集的目录结构： 以VOC2012数据集为例，下载下来有如下五个文件夹： Annotations文件夹是存放图片对应的xml文件，比如“2007_000027.xml"存放的是图片2007_000027.jpg对应的信息，用记事本打开可以看到，这是x
数据转换实在是个烦人的工作，被折磨了很久决定抽出时间整理一下，仅供参考。在一个项目中，我需要将已有的VOC的xml标注文件转化成COCO的数据格式，为了方便理解，文章按如下顺序介绍：XML文件内容长什么样COCO的数据格式长什么样XML如何转化成COCO格式VOC XML长什么样？下面我只把重要信息题练
基于对比学习的标签有效语义切分方法 摘要 收集标记数据的语义分割任务是昂贵且耗时的，因为它需要密集的像素级注释。虽然最近基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法通过使用大量标记的训练数据来实现了令人印象深刻的结果，但随着标记数据的量减少，它们的性能显着下降。发生这种情
import os import sys import json import math from xml.dom.minidom import Document # 用于构建xml文件 import xml.etree.ElementTree as ET # 用于解析xml文件 from xml.dom import minidom import pic_xml_resize # classes_num = input("请输入要训练类别数28或59："
python打乱voc格式深度学习数据集顺序 由于自己制作的深度学习数据集大都是一类一类在一起，可能对训练效果有影响，故需要打乱 本方法针对voc数据集使用，不知道其他格式是否适用 由于本方法是采用文件在文件夹中的索引号进行打乱，务必保证xml和jpg格式的文件是一一对应，一个不多一
一、环境配置 win10系统，显卡GeForce GTX 960M； TensorFlow-gpu 1.13.0-rc2，CUDA 10.0，Cudnn 7.4.2； python 3.6 Tensorflow-gpu是在windows PowerShell里用pip安装的，同时安装一些必要的库：cython、easydict、matplotlib、python-opencv等，可直接使用pip安装或者下载相应的.whl离线
论文标题：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者：Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址 RCNN的GitHub地址 ---------------------
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53068162 本文作者管斌，天津大学 电气自动化与信息工程学院研二在读，目前研究方向是深度学习在医学图像检测上的应用。 正文 目前object detection这块主流的数据集主要就是COCO和Pascal VOC格式的。github上现成的检测算法基本都是自带VOC格式数据集的
系统概述 人们的生活与过去发生了翻天覆地的变化，这离不开我国经济的飞速发展，但伴随着生产生活的提高带来的环境污染也是与日俱增。环境污染方式与生态破坏日益加剧，严重破坏了人类赖以生存的环境，影响人们的日常和健康，特别是在工业区及其周边的环境问题最为突出。“十三五
import os import random #其中trainval=train+val trainval_percent = 0.7 # 可以自己设置 train_percent = 0.8 # 可以自己设置 xmlfilepath = f"/Annotations" # 这里填写自己的标注目录 txtsavepath = f"/ImageSets/Main" total_xml = os.listdir(xmlfilepath) num
本文将快速引导使用 MMDetection ，记录了实践中需注意的一些问题。 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装，可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境 下载并安装 Anaconda ,之后于 Termina
