一.数据来源 COCO中图片资源均引用自Flickr图片网站 二.数据集创建目的 进行图像识别训练,主要针对以下三个方向: (1)object instances (2)object keypoints (3) image captions 每个方向均包含训练和验证集两个标注文件 三.标注体结构 三个方向均共享基本类型信息,包括info.image.license三个字段,而annotation字段则各不相同. 3.1 通用字段介绍 通用-Info字段 例: 通用-image字段 例: 通用-l

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp

Background 分别使用CNN和LSTM对图像和文字进行处理: 将两个神经网络结合: 应用领域 图像搜索 安全 鉴黄 涉猎知识 数字图像处理 图像读取 图像缩放 图像数据纬度变换 自然语言处理 文字清洗 文字嵌入(Embedding) CNN卷积神经网络 图像特征提取 迁移学习(Transfer Learning) LSTM递归神经网络 文字串(sequence)特征提取 DNN深度神经网络 从图像特征和文字串(sequence)的特征预测下一个单词 使用数据集 Framing Image

本文环境: CPU:Intel Core i7 920: OS:Windows 7: 内存:8G: 玩Hackintosh各有各的理由,不管什么理由,利用虚拟机安装Mac OS X都是一个可行的办法. 一.硬件准备 首先,你要有一台PC机,CPU老一点不是问题,只要支持虚拟化就好.如果是太古董的CPU,这个真的不清楚,手边没有可用的设备进行测试,也懒的去查资料了.据说AMD的CPU也不太靠谱,这个不确定.其次,至少要有8G内存,最好12G.如果只有4G内存的话,估计勉强也能用,怕是跑起来辛苦一点

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20

事情是这样的:今年年初的时候,公司准备筹划一个直播项目,在原有的 APP 中嵌入直播模块,其中的一个问题就是直播加速服务的选取. 老板让我负责直播加速的产品选型,那天老板把我叫到办公室,语重心长地说:"小王啊,你是知道的,我们这个直播模块对 CDN 的唯一要求就是性价比要高,所以希望你能多花点心思找找合适的产品." "好的,老板."我心里默默想着,这次一定要让老板刮目相看. 首先我对接了业内数家云服务上整理了一份各家直播加速方案的报价表,老板看完后说:"小

[编者按]BI=DW+数据挖掘+业务分析+社会学?BI三部曲:管数据.看数据.源数据.BI有三种放法:技术部.业务部和独立部门.BI的工作=20%数据平台+30%数据支持+50%数据应用.  

基于Logstash跑通Kafka还是需要注意很多东西,最重要的就是理解Kafka的原理. Logstash工作原理 由于Kafka采用解耦的设计思想,并非原始的发布订阅,生产者负责产生消息,直接推送给消费者.而是在中间加入持久化层--broker,生产者把数据存放在broker中,消费者从broker中取数据.这样就带来了几个好处: 1 生产者的负载与消费者的负载解耦 2 消费者按照自己的能力fetch数据 3 消费者可以自定义消费的数量 另外,由于broker采用了主题topic-->分区的

URL: http://www.yiibai.com/maven/create-a-java-project-with-maven.html mvn archetype:generate -DgroupId=com.yiibai -DartifactId=NumberGenerat or -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false mvn eclipse:eclipse mvn package

tomcat中部署了项目,准备测试远程调试. 1.配置idea 2. 修改catalina.bat,并启动tomcat catalina.bat: ...rem 下面的参数就是从idea配置中复制过来的,注意没有引号 set JAVA_OPTS=-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5005 setlocal rem Suppress Terminate batch job on CTRL+C ""

实现load_img_as_np_array def load_img_as_np_array(path, target_size): """从给定文件[加载]图像,[缩放]图像大小为给定target_size,返回[Keras支持]的浮点数numpy数组. # Arguments path: 图像文件路径 target_size: 元组(图像高度, 图像宽度). # Returns numpy 数组. """ 使用PIL库: from PIL

下面的代码改写自 COCO 官方 API,改写后的代码 cocoz.py 被我放置在 Xinering/cocoapi.我的主要改进有: 增加对 Windows 系统的支持: 替换 defaultdict 为 dict.get(),解决 Windows 的编码问题. 跳过解压这一步骤(包括直接的或间接的解压),直接对图片数据 images 与标注数据 annotations 操作. 因为,无需解压,所以 API 的使用更加便捷和高效. 具体的 API 使用说明见如下内容: 0 准备 COCOZ

目标检测coco数据集点滴介绍 1.  COCO数据集介绍 MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测.分割.关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成. coco数据集有自带COCO API,方便对json文件进行信息读取.本博客介绍是目标检测数据集格式的制作. COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据.COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(

CAD迷你看图http://www.aec188.com/CAD迷你看图 2016R12超快.超小的CAD多功能看图工具,完全脱离AutoCAD浏览R14-R2016各版本DWG/DXF/DWF的二三维图纸,天正格式的原生态支持: 新版改进:显示和操作优化,Win8/win10进一步适配 [1]优化界面UI,方便易用:[2]新增VIP会员中心入口,包含众多效率工具:[3]修复些许BUG,优化部分交互流程. 特色功能超小.超快的CAD多功能看图工具,完全脱离AutoCAD浏览R14-R2016各版

coco数据集大概有8w张以上的图片,而且每幅图都有精确的边缘mask标注. 后面后分享一个labelme标注的json或xml格式转二值图的源码(以备以后使用) 而我现在在研究显著性目标检测,需要的是边缘mask的二值图像.搜了很久,并没有人做过这种工作,只能得到如下的掩膜图 而我需要的图像为二值图,如下 说下 我的过程 并附上代码: 首先,coco数据集将所有的8w多张图片标注信息整合到一个json文件中,所以我们需要将单张图片标注信息json文件提取出来,以下是批量提取脚本. 注: 需要改

1. 引言 因项目要求,需要在PocketFlow中添加一套PeleeNet-SSD和COCO的API,具体为在datasets文件夹下添加coco_dataset.py, 在nets下添加peleenet_at_coco.py和peleenet_at_coco_run.py.其中网络结构和backbone等在师兄把项目交付给我之前已经基本完成,所以我主要的工作就是处理COCO的数据(转换成tfrecord文件)和简单更改一些调用的接口.另外PocketFlow中已经包含在VOC上的数据处理,且

简单的下载方法: 所以这里介绍一种能照顾大多数不能上外网的同学的一种简单便捷,又不会中断的下载方法:系统环境: Ubuntu 14.04 方法: a. 使用aria2 搭配命令行下载.需要先安装: sudo apt-get install aria2 1 b. 进入存放COCO的目录,依次输入下面3个命令下载: aria2c -c http://msvocds.blob.core.windows.net/annotations-1-0-3/instances_train-val2014.zip

2017年12月02日 23:12:11 阅读数:10411 登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,FQ之后开看到下载链接.有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦. 我把2017的数据集下载链接贴上来,linux下wget非常快,不知道为什么迅雷不能下载,顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco数据集下载链接 各个链接的意思看链接里面的描述基本上就够了.不过还在罗嗦一句,第一组