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

介绍 opencv除了支持常用的物体检测模型和分类模型之外,还支持openpose模型,同样是线下训练和线上调用.这里不做特别多的介绍,先把源代码和数据放出来- 实验模型获取地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 基于coco数据的代码实现 import cv2 import time import numpy as np from random import randint image1 = cv2.imread(

第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测.分割.人体关键点检测.语义分割和字幕生成而设计.如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO API 网址:https://github.com/Xinering/cocoapi 数据下载: http://mscoco.org/dataset/#download COCO API1 提供了 Mat

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+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":[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.2

ImageAI是一个python库,旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统. 这个 AI Commons 项目https://commons.specpal.science 由 Moses Olafenwa 和 John Olafenwa 开发和维护.为了更好的使用 ImageAI,我将其 Fork 到 CodeXZone/ImageAI.同时,ImageAI 也提供了中文手册:imageai.下面我将借助该教程一步一步的学习目标检测. 利用 c

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583 选自arXiv 作者:Rza Alp Güler, Natalia Neverova, Iasonas Kokkinos 机器之心编译 参与:Panda 实现从 2D 图像到 3D 表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前景.近日,FAIR 发布了一篇研究论文,介绍了他们通过人工方式标注的图像到表面密集对应数据集 DensePose-COCO 以及基于此训练的 DensePose-RCNN

本体程序(叙词表转化OWL)及相关数据 程序已有资源:

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出来,如下所示: <annotation>     <folder>文件夹目录</folder>     <filename>图片名.jpg<

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL

文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor

本文记录简单了解VQA的过程,目的是以此学习图像和文本的特征预处理.嵌入以及如何设计分类loss等等. 参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/40704719 https://www.youtube.com/watch?v=ElZADFTer4I https://www.youtube.com/watch?v=cgOmpgcELPQ https://tryolabs.com/blog/2018/03/01/introduction-to-visual-questi

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(one-shot). 1.2 Inference过程 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别

一.文本表示 文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵,以便计算机能进行处理.文本表示是自然语言处理的开始环节. 文本表示按照细粒度划分,一般可分为字级别.词语级别和句子级别的文本表示.字级别(char level)的如把“邓紫棋实在太可爱了,我想养一只”这句话拆成一个个的字:{邓,紫,棋,实,在,太,可,爱,了,我,想,养,一,只},然后把每个字用一个向量表示,那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵. 文本表示分为离散表示和分布式表示.离散表示的代表就是词袋模型,one-hot(也叫独热编码

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特

网络细节资料很多,不做赘述,主要总结演化思路和解决问题. 一.YOLO 1.网络简介 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成,网络入口为448x448(v2为416x416),图片进入网络先经过resize,输出格式为: 其中,S为划分网格数,B为每个网格负责目标个数,C为类别个数.B表示每个小格对应B组可能的框,5表示每个框的四个坐标和一个置信度,C表示类别,同时也说明B个框只能隶属于同一个类别. 2.损失函数 损失函数有四部分组成, 上文中的红圈符号表示是否开关,比如第一个符号表示

训练需要用到的文件: 1)       .data文件.该文件包含一些配置信息,具体为训练的总类别数,训练数据和验证数据的路径,类别名称,模型存放路径等. 例如coco.data classes= 80 # 训练总类别数 train = /home/xxx/code/darknet/data/coco/trainvalno5k.txt #训练数据路径 valid = /home/xxx/code/darknet/data/coco/5k.txt #验证集路径 names = data/coco.

该模型hybrid-resolution model (HR),来自<finding tiny faces>,时间线为2016年12月 0 引言 虽然大家在目标识别上有了较好的进步,可是检测小物体仍然是一个极具挑战的事情.对于几乎所有当前的识别和目标检测系统而言,尺度不变性是一个必须的特性.但是从实际角度来说,尺度不变性也只是一定程度的不变性,因为对于一个3像素的和300像素的缩放来说,的确相差太大了. 而现在大多数的目标检测任务使用的无外乎2种形式来解决尺度不变性问题: 基于一个图像金字塔进