TensorExpand/TensorExpand/Object detection/Data_interface/MSCOCO/ 深度学习数据集介绍及相互转换 Object segmentation Recognition in context Superpixel stuff segmentation 330K images (>200K labeled) 1.5 million object instances object categories stuff categories capt

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(

一.基本的数据类型 原始类型(简单数据类型.基本数据类型) Undefined类型: 表示声明了变量但未对其初始化时赋予该变量的值.undefined为Undefined类型下的唯一的一个值. Null类型:用于表示尚未存在的对象.Null类型下也只有一个专用值null. Boolean类型:有两个值true和false,主要用于条件判断,控制执行流程. Number类型:代表数字(即包括32的整数,也包括64位的浮点数) String类型:用于代表字符串. 二.{ } 大括号,表示定义一个对象

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

A:linq 的查询方式写得可以非常简洁如下所示: DataTable dt = null;        private void XtraForm1_Load(object sender, EventArgs e)        { //1.打开linq 连到数据库.            MyFLYDataContext dataContext = new MyFLYDataContext();            var v1 = from t in dataContext.T2_El

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

摘要:数据的抽取.转换与加载(ETL)是数据整合的核心过程.在分析高校信息化建设现状基础上,以建立数字化校园.整合数据资源.实现数据共享为目标,提出以ETL为基础建立共享数据中心实现数据整合的方案.介绍了共享数据中心的结构,并研究了从业务系统到共享数据中心的ETL过程设计方法. 关键词:ETL:共享数据中心:DTS:同步 DOIDOI:10.11907/rjdk.143623 中图分类号:TP3-05 文献标识码:A 文章编号文章编号:16727800(2015)001001603 基金项目基金

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

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<

干货 | 快速实现数据导入及简单DCS的实现 原创: 赵琦 京东云开发者社区  4月18日 对于多数用户而言,在利用云计算的大数据服务时首先要面临的一个问题就是如何将已有存量数据快捷的导入到大数据仓库中.本文将演示如何基于京东云数据计算服务平台,简单.快速地将数据导入数据计算服务. 我们通常说的大数据平台主要包括三部分:数据相关的产品和技术.数据资产.数据管理.京东云数据计算服务(Data Computing Service,简称:DCS)是一个全托管.低使用成本的云上数据仓库服务.通过数据工厂

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

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

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

随着企业规模的扩大,对数据库可用性要求越来越高,更多企业采用两地三中心.异地多活的架构,以提高数据库的异常事件应对能力. 在数据库领域,我们常听的"两地三中心"."异地多活"到底是什么呢? "两地三中心"就是生产数据中心.同城灾备中心.异地灾备中心.这种模式下,两个地域的三个数据中心互联互通,当一个数据中心发生异常,其他数据中心可以正常运行并进行业务接管. "异地多活"就是在多个地域建设多个数据中心, 业务数据能够在三个及以上

纯洁的一周又开始了,今天看到一则新闻,笑尿了,和袁友们一起娱乐下 最近两月在做基于Saas模式的人力资源管理产品,平常数据库设计我经常会遇到如下需求场景: 以前商城类网站在设计类型表的时候,设计成单表来存储商品类型数据,每条记录扩展一个父类型的ID,来体现层级关系.(电商网站常用) 最近在做人事管理系统中,企业的人员信息保存在一张表中,而企业的层级关系也是通过在用户表中扩展一个当前记录用户直接上级的标识 此种场景下就经常会出现一个业务场景,这些数据怎么去获取层级关系呢?当前已知ID,怎么获取他的

学习内容: Android的数据存储.... 1.使用SharedPreferences来保存和读取数据... 2.使用File中的I/O来完成对数据的存储和读取...   一个应用程序,经常需要与用户之间形成交互...需要保存用户的设置和用户的数据信息...这些都离不开数据的存储...Android的数据采用五种方式来进行存储...在这里就先介绍两种存储方式... 1.使用SharedPreferences存储数据...   对于软件配置参数的保存,Windows系统采用ini文件来进行保存,

第一次看Qt源代码的人都会被其代码所迷惑,经常会看到代码中的d_ptr成员.d_func(函数)和Q_DECLARE_PRIVATE等奇怪的宏,总是让人一头雾水,下面这篇文章转自http://www.qkevin.com/archives/31,它很好的向我们介绍了Qt源代码的编写习惯,为我们看Qt源码打下基础: 对象数据存储 前言,为什么先说这个? 我们知道,在C++中,几乎每一个类(class)中都需要有一些类的成员变量(class member variable),在通常情况下的做法如下:

/* 启动MySQL */net start mysql /* 连接与断开服务器 */mysql -h 地址 -P 端口 -u 用户名 -p 密码 /* 跳过权限验证登录MySQL */mysqld --skip-grant-tables-- 修改root密码密码加密函数password()update mysql.user set password=password('root'); SHOW PROCESSLIST -- 显示哪些线程正在运行SHOW VARIABLES -- /* 数据库操

DTS文件,即Device Tree Source,是某些芯片(在Openwrt的target/linux/中,至少ramips,lantiq和BRCM有此文件)用于描述硬件设备资源的文件.此文件是驱动研发人员用来配置这些芯片驱动的必要文件. 要想弄清楚DTS文件中的含义,笔者认为至少需要如下资料:芯片Datasheet,芯片开发手册,单板硬件连接图,单板GPIO配置清单,单板实物(有上盖) .这里,笔者以配置一款采用MT7620A(主芯片)+MT7610E(5G wifi芯片)架构的路由器为例