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阿丘科技之AIDI高级应用讲解一(5)

3D视图显示区 模型旋转 在3D视图中按住鼠标左键拖动调节视角 区域映射 在3D视图中选择一矩形区域,将此矩形区域在标准图片显示区渲染位矩形框,(目前仅渲染类型为点时可用) 5.4.5....5.7 数据划分 划分训练和测试: 训练前需要将图片加入训练(图片列表绿色三角标记),训练会学习训练集中的图片 A 手动划分:在图片列表中选中一张或多张图片,右键>>加入训练/移出训练 B...自动随机划分:在图片列表中选中一张或多张图片,在数据划分工具处设置划分比例参数,点击划分按钮 有标注图片会自动加入测试,并且图片列表对应图片右上角出现红色三角测试标记。...图片列表图片左上角序号底色为绿色时,代表此图标注为OK图 5.8 导出数据 导出原图:在图片列表中选中图上右键导出原图。 导出标注数据:在图片列表中选中图上右键导出训练测试。...5.9 导入已标注数据 软件支持从现有相同模块或软件导出的训练测试集数据中导入已标注数据 在导入图片时直接选择源工程模块下source文件夹的图片 从相同模块导出的数据文件夹中选择图片导入 说明

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    ODIR2019——北京大学“智慧之眼”国际眼底图像智能识别竞赛

    上工医信将为参赛者提供5000组包含患者的性别、年龄、双眼彩色眼底照片和医生的诊断关键词等的结构化脱敏后眼科的数据。该数据来自于在合作医院及医疗机构进行眼健康检查的患者们。...它可以产生心脑血管疾病,中风和心脏病。最后,由于进行性视网膜色素上皮变薄和衰减,视力丧失在近视人群也具有高风险。早期发现这些疾病可以预防视力损害和其他问题。 该竞赛的目的是开发自动眼病分类方法。...二、ODIR2019任务 该竞赛的目的是比较基于彩色眼底图像进行眼科疾病分类的不同方法。参与者必须提交所有测试数据的八个类别的分类结果。...三、ODIR2019数据 收集了一个结构化的眼科数据库,包括5,000名患者的年龄,双眼的彩色眼底照片和医生的诊断关键词(ODIR-5K)。...他们将患者分为8个标签,包括正常(N),糖尿病(D),青光眼(G),白内障(C),AMD(A),高血压(H),近视(M)和其他疾病/异常(O)。该数据的发布遵循中国的道德和隐私规则。

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    Nat. Commun. | AGBT:将图和双向transformers融合的分子性质预测新工具

    生成对抗网络(GANs)与一些机器学习策略(监督学习和强化学习)相结合也被应用于新分子的生成和药物设计。然而,DL方法需要较大的数据来确定其大量的权重,在较小的数据上它的竞争力就小了。...AGBT 如图1所示, AGBT由四个主要模块组成:AG-FP生成器(即蓝色矩形)、BT-FP生成器(即橙色矩形)、基于随机森林(RF)的特征融合模块(即绿色矩形)和下游机器学习模块(即粉红色矩形)。...LC50DM是指可导致50%的大型蚤在48小时后死亡的水中的测试化学物质的浓度,它是相关四个数据里最小的一个。为解决模型规模较小而导致预测模型难以训练的问题(描述符过多导致过拟合)。...元素特定的多尺度加权彩色图表示可以定量地捕捉不同化学方面的模式,例如不同原子之间的范德华相互作用和氢键。图3c显示图通过使用彩色顶点来捕捉元素信息,并且不同的边对应于分子不同的成对相互作用。...对于给定的分子使用所选的原子坐标子集作为顶点来构建元素特定的彩色子图。如图3d所示,将彩色图分解为特定于元素的CC、FO和CH子图的过程,其中元素指的是本研究的化学元素,例如H、C、N。

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    OpenCV 4基础篇| OpenCV图像的裁切

    img:图像数据,nparray 多维数组 x, y:整数,像素值,裁剪矩形区域左上角的坐标值 w, h:整数,像素值,裁剪矩形区域的宽度、高度 retval:裁剪后获得的 OpenCV 图像,nparray...Numpy 数组切片,当上界或下界为数组边界时可以省略,:img[y:, :x] 表示高度方向从 y 至图像底部(像素ymax),宽度方向从图像左侧(像素 0)至 x。...在这种情况下,你可能需要寻找其他方法来选择图像的 ROI,例如使用固定坐标、图像分割算法等。...这与一些其他图像处理库(OpenCV)的坐标系原点在左下角的约定不同,需要注意坐标的顺序和方向。 裁剪区域的坐标必须在图像的边界内。...4, img.size[0] * 3 / 4, img.size[1] * 3 / 4]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 支持中文标签

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    CVPR 2022 Oral | 从图形学顶会到视觉顶会:一份改良何恺明早期工作的图像拼接矩形化新基准

    在此背景下,我们提出了第一个拼接图像rectangling的深度学习解决思路,同时构建了第一个带标签的rectangling数据,将计算机图形学问题结合新的深度学习范式并带至计算机视觉顶会。...3 数据 DIR-D 数据生成的具体过程比较复杂,请参考原论文。 简单说来,为了获得rectangling的数据,我们从正常的矩形图像出发,反向warp出非矩形的结果,来模拟拼接图的不规则边界。...部分数据展示如下: 图4....数据展示 4 实验 为了证明本文方法的有效性,我们在提出的数据(DIR-D)上对我们的方法与传统方法进行全面的对比,定量评估、无参定量评估、定性结果比较、user study等。...而且,对于视频拼接的结果进行矩形化也值得进一步探索,如何在时间上稳固视频拼接矩形化的结果是非常具有实际价值的研究问题。

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    深度学习 + OpenCV,Python实现实时目标检测

    随后,我们初始化类列表和颜色: 在第 22-26 行,我们初始化 CLASS 标签,和相应的随机 COLORS。...这时,我们已经在输入帧检测到了目标,现在是时候看看置信度的值,以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了: 我们首先在 detections 内循环,记住一个图像可以检测到多个目标。...如果置信度足够高(高于阈值),那么我们将在终端展示预测,并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形(第 74、75 行)。...通常,我们希望标签出现在矩形上方,但是如果没有空间,我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签(第 76 行)。 最后,我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上(第 77、78 行)。

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    教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测

    随后,我们初始化类列表和颜色: ? 在第 22-26 行,我们初始化 CLASS 标签,和相应的随机 COLORS。...这时,我们已经在输入帧检测到了目标,现在是时候看看置信度的值,以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了: ? 我们首先在 detections 内循环,记住一个图像可以检测到多个目标。...如果置信度足够高(高于阈值),那么我们将在终端展示预测,并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形(第 74、75 行)。...通常,我们希望标签出现在矩形上方,但是如果没有空间,我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签(第 76 行)。 最后,我们使用刚才计算出的 y 值将彩色文本置于帧上(第 77、78 行)。

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    OpenCV+python实现实时目标检测功能

    0.2, help="minimum probability to filter weak detections") args = vars(ap.parse_args()) 3.初始化类列表和颜色,...6.这时,我们已经在输入帧检测到了目标,现在看看置信度的值,来判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签。...如果置信度足够高(高于阈值),那么将在终端展示预测,并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形(cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),COLORS[idx], 2...如果我们希望标签出现在矩形上方,但是如果没有空间,我们将在矩形顶部稍下的位置展示标签(y = startY - 15 if startY - 15 15 else startY + 15)。

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    labelme:图像数据标注

    导读 深度学习第一步就是制作数据,手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件:labelme,并介绍它的安装方法,使用方法等。...视频标注 生成 VOC 格式的数据 生成 COCO 格式的数据 2....菜单栏、工具栏以及在中心窗口右键均可以选择命令进行执行,右侧的标签列表可以进行交互来进行与标注相关的动作,切换、删除、编辑、隐藏标注等,右侧文件列表亦可进行交互来切换文件等。 3.3....2d状态下:创建矩形,通过点击或者快捷键即可运行。在想要进行标注的区域,点击鼠标开始绘制,在移动鼠标的过程,会同步显示矩形边框,绘制完毕时,再点击鼠标即可。...会移除当前正在创建的标注形状。 Polygon Labels:是否显示标签列表组件,点击即可进行切换。 File List:是否显示文件列表,点击即可进行切换。

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    vue常用组件库_vue内置组件

    :vueChartjs的封装 vue-datepicker:日历和日期选择组件 markcook:好看的markdown编辑器 vue-google-maps:带有双向数据绑定Google地图组件...bootstrap样式网格 vue-virtual-scroller:带任意数目数据的顺畅的滚动 DataVisualization:数据可视化 vue-quill-editor:基于Quill适用于...vue-desktop:创建管理面板网站的UI库 vue-meta:管理app的meta信息 vue-axios:将axios整合到VueJS的封装 vue-svg-icon:vue2的可变彩色...vue-chartjs – vueChartjs的封装 vue-charts – 轻松渲染一个图表 vue-chart – 强大的高速的vue图表解析 vue-highcharts – HighCharts...发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    labelme:图像数据标注

    导读深度学习第一步就是制作数据,手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件:labelme,并介绍它的安装方法,使用方法等。...视频标注生成 VOC 格式的数据生成 COCO 格式的数据2....菜单栏、工具栏以及在中心窗口右键均可以选择命令进行执行,右侧的标签列表可以进行交互来进行与标注相关的动作,切换、删除、编辑、隐藏标注等,右侧文件列表亦可进行交互来切换文件等。3.3....在想要进行标注的区域,点击鼠标开始绘制,在移动鼠标的过程,会同步显示矩形边框,绘制完毕时,再点击鼠标即可。...会移除当前正在创建的标注形状。Polygon Labels:是否显示标签列表组件,点击即可进行切换。File List:是否显示文件列表,点击即可进行切换。

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    常用人脸检测数据

    一、概述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像的坐标,可能还包括姿态倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括:FDDB和WIDER FACE。...; 数据完全公开,published methods通常都有论文,大部分都开源代码且可以复现,可靠性高;unpublished methods没有论文没有代码,无法确认它们的训练是否完全隔离,持怀疑态度最好...需要考虑人品能不能抵挡住利益的诱惑) 有其他隔离数据无限制训练再FDDB测试,和FDDB十折交叉验证两种,鉴于FDDB图像数量较少,近几年论文提交结果也都是无限制训练再FDDB测试方式,所以,如果要和...鉴于大家都采用无限制训练加FDDB测试的方式,detector会继承训练数据的标注风格,继而影响contROC,所以discROC比较重要,contROC看看就行了,不用太在意。...有以下特点有: 图像分辨率普遍偏高,所有图像的宽都缩放到1024,最小标注人脸10*10,都是彩色图像; 每张图像的人脸数据偏多,平均12.2人脸/图,密集小人脸非常多; 分训练train/验证

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