最近在做与目标检测模型相关的工作,很多都要求VOC格式的数据集. PASCAL VOC挑战赛 (The PASCAL Visual Object Classes )是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称:Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning,是一个由欧盟资助的网络组织.很多模型都基于此数据集推出.比如目标检测领域的yolo,ssd等等. voc数据集结构 看下目录结构 :~/git_project

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

目录 javaScript的数据检测 1.typeof 2.instanceof 3.constructor 4.Object.prototype.toString.call()--------- 一个神奇的方法 javaScript的数据检测 1.typeof 1.1-第一题 检测数据类型的运算符 typeof 12;//'number' typeof "ss"//'string' ... typeof null;//object typeof new RegExp('');//ob

前言: 随着编程实践的增加,慢慢发现关于数据类型的检测至关重要.我认为程序就是为了处理数据和展示数据.所以,数据的检测对于编程来说也至关重要.因为只有符合我们预期的输入,才可能产生正确的输出.众所周知,JavaScript是弱类型语言,这带来很多便利的同时,也带来了不少问题.为了减少编程实践中在变量判断方面出现的问题,我们需要对不确定的变量进行检测,以保证处理符合预期的数据.本文是对数据检测的总结. 1.检测原始值 ECMAScript 有 5 种原始类型(primitive type),即 U

hisql github源码下载 git clone https://github.com/tansar/HiSql.git 在设计第二范式数据库时经常会把可能重复的数据单独做一种表关联,但是在写入表时为了数据的严谨需要校验一下值在另外一张表中存不存在 如 用一张用户表(HTest01) 该表表结构如下 其中字段UTYP 的值在另外一张表H_UType中做了维护表结构如下 为了演示使用我们向H_UType 中写入三条数据如下所示 //在表中添加用户类型 Modi方法的意思是 如果存在则更新没有则

脏数据监测: 在一个事务中,加载的数据,除了返回给用户之外,会复制一份在session中,在事务提交时,会用session中的备份和用户的数据进行比对,如果用户的数据状态改变, 则用户的数据即为:脏数据.此时,hibernate会按照脏数据的的数据状态同步数据库. 细节:适用范围==只能检测,事务中自己加载的数据.如果要更新的数据和事务无关,则需要明确的session.update();否则,session.update()可以省略. 延迟加载: 在一个事务中,查询时,不是所有属性都立即查询,有

一.如何构建Anomaly Detection模型? 二.如何评估Anomaly Detection系统? 1)将样本分为6:2:2比例 2)利用交叉验证集计算出F1值,可以用F1值选取概率阈值ξ,选取使得F1值最大的那个ξ. 3)同时也可以根据训练集.交叉验证集.测试集来同样选取使用哪些特征变量更好.方法就是不断更换特征组合构建模型,利用交叉验证集计算F1值,并看测试集的效果等等. 三.什么时候用异常数据检测法,什么时候用有监督的分类方法? 1)一般来讲,当样本中有大量正常样本数据,而仅仅有少

0x00:查看文件 一个32位的文件,canary.NX.PIE保护机制均关闭. 0x01:用IDA进行静态分析 程序很简单,输入一串字符(个数限制:512),然后再输出.最后根据key变量进行条件语句执行. 在imagemagic函数中用printf(format)进行输出,大概率有格式化字符串漏洞.因为key的地址在bss段:0x0804A048,所以试试用格式化字符串漏洞进行覆盖. 检测一下是否可以对随意地址进行覆盖: 有重复的,位于第12个参数.重复的原因是因为s是定义在了栈上. pay

这次的新冠状病毒虽然没有2002年的SARS破坏力那么强悍,但其可怕之处是长时间的无症状潜伏,使得被感染者在不知情的情况下,将病毒散播出去.如果没有强有力的防疫手段,病毒的传播几乎难以控制.而防止病毒大规模传播的最核心措施就是对无症状感染者的检测,对这类人群做好适当的隔离观察,是避免再次出现大规模感染的有效方法. 目前为止,核酸检测是被广泛应用的发现措施,除此之外还没有特别好的低成本且快速的检测方式.但是,近日麻省理工学院新闻办公室发布了一种全新的检测方法,该方法只需要患者使用手机采集咳嗽声音,

最近琢磨规划CAD数据转换入库GIS方面的技术问题,看过一些前辈的文章/文献,对于使用FME WorkBench方面,有了一些了解,往往直接转换数据丢失比较严重,而且GIS对图形属性和空间拓扑比较严格,想着转换加个质量检测过程应该有利于数据交互.本来写成“发表论文”的形式,不发论文了直接贴出来. 一.引言 城市规划一般都是以CAD进行图形设计的,包括总规.控规.分规.修详.红线等内容,每个部分又可以保护多个细分的图层.随着目前城市规划应用深入展开,必须考虑到GIS空间分析的功能性,GIS对于城市

主要参考模块说明书 写在前面的话 硬件原理我是真的搞不明白,所以心率血氧传感器数据检测就是模块卖家自带的代码... 我使用HXDZ-30102-ACC传感器也是偶然在网上检索到的,集成心率血氧和三轴加速度一起的,当时想法就是图简单,没想到卖家没实现三轴加速度的代码,因此我只用到了心率血氧传感器.建议不要用这个,直接使用MAX30102就能够实现功能(关键是便宜). 主要参考资料HXDZ-30102-ACC使用说明书V3.2(模块卖家提供资料包中有) 说明书中的原理介绍 首先连接开发板的COM端口

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet

一.VOC数据集的简介 PASCAL VOC为图像的识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,基本上就是目标检测数据集的模板.现在有VOC2007,VOC2012.主要有20个类.而现在主要的模型评估就是建立在VOC数据集和COCO数据集上(80个类),其指标主要是mAP和fps(帧率). VOC数据集有五个文件夹 ├── Annotations              # 存放xml文件,主要是记录标记框位置信息 ├── ImageSets                # 存放的都是txt

Windos10 linux同样过程 现有问题: 本文过程在linux下类似,可以正常通过.windons下,运行python脚本出现问题,无法正常输出0001.txt(标定文件),所以只能使用linux生成标定文件和路径文件txt,然后复制到windons下使用. 待解决问题: 重写训练部分代码,使得windons程序直接读取原始图像和标记文件,其余文件自动生成,然后开始训练. 1 准备数据 输入原始数据--yolo2训练----输出权重文件 这里用100张做样例: 原始数据 原始图像0001

一.任务 现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据,而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同.就目标检测来说,例如准备SSD需要的数据,一般需要以下几步: 1.准备图片并标注groundtruth        2.将图像和txt格式的gt转为VOC格式数据        3.将VOC格式数据转为lmdb格式数据 本文的重点在第2.3步,第一步标注任务用小代码实现即可.网络上大家制作数据格式一般是仿VOC0712的,建立各种目录,很麻烦还容易出错,现我整理了一下代码,只

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi

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

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/