Challenge(ILSVRC)，从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛，Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开...，但是标注难免会有错误，几乎每年都会对错误的数据进行修正或是删除，建议下载最新数据集并关注数据集更新。?...目标检测给定一幅图像，算法需要生成多组(ci,si,bi)形式的预测信息，其中ci为类别标签、si为置信度、bi为边框信息。...需要注意的是，算法必须检测出图像中出现的每一个训练过的目标物，漏检和重复检测都会受到惩罚。视频序列的目标检测这一项和上一项目标检测类似。...因为同一幅图片可以包含有多个场景类别，事实上同一幅图片本来就是用多个类别标注的。场景分析这个比赛的目标是将图像分割成与语义类别相关联的不同图像区域，如天空，道路，人和床。具体规则见官网。
CBCL 街道场景数据 数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgeA StreetScenes Challenge Framework 是用于对象检测的图像、注释、软件和性能测量的集合。...小目标检测数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/616t6R 从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究...fish：鱼数据集，包含387帧视频数据，平均每帧56±9条鱼（300×410 @ 30 fps）。32张图像进行训练（1：3：94），65张图像进行测试（193：3：387）。...该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类任务。...（国家海洋渔业服务局）提供，以鼓励对无约束水下图像的自动图像分析算法进行开发、测试和性能评估。
由于空中图像数据的可用性和目标检测算法的新进展，使得计算机视觉界将注意力集中到航摄图像上的目标检测任务。...但是在现有的带有目标标注的可视化的空中数据集中，无人机仅仅被用作飞行摄像机，丢弃了关于飞行的相关数据类型(例如，时间、位置、内部传感器)。...AU-AIR数据集包含原始数据，可用于从录制的RGB视频中提取帧。此外，在目标检测任务的背景下，我们强调了自然图像和航摄图像之间的差异。...我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测器(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试，使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。...由于本文的数据集记录的数据类型具有多样性，有助于填补计算机视觉和机器人学之间的差距。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?
导读 今天，“计算机视觉”给大家介绍一个新的大型目标检测数据集Objects365，它拥有超过600,000个图像，365个类别和超过1000万个高质量的边界框。...摘要先前看 Objects365可用作更好的特征学习数据集，用于对位置敏感的任务，例如目标检测和分割。...它包含365个类别、638K图像和10101K边框。 ? ? 将数据集与现有的目标检测基准进行了比较，并在下表中给出了完整的注释。对于检测界来说，它可以作为一个更具挑战性的基准。 ?...此外，少数图像应该被拒绝，因为图标图像或图像没有365个目标类别。在已有的ImageNet和COCO等数据集的激励下，以及*中对可扩展多类注释的讨论，我们按照以下三个步骤设计了我们的注释流程。...Quality 为了验证Objects 365数据集的质量，三个训练有素的注释者被要求对200个随机选择的图像进行标记。总共有3250个边框，基于注释器的细化。92%的实例在原始注释中进行注释。
数据： augmented design data 测试品种：1~17 对照：A~E 表中上面是编号，下面是产量 ? 结果 经过繁琐的计算后，得到三个结果，方差分析、矫正值和LSD 方差分析 ?...矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
目录 1 labelimg介绍 2 labelimg的安装 3 使用labelimg 3.1 数据准备 3.2 标注前的一些设置 3.3 开始标注 ---- 1 labelimg介绍 Labelimg...是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。...3 使用labelimg 3.1 数据准备 首先这里需要准备我们需要打标注的数据集。...下面介绍图中的我们常用的按钮。 待标注图片数据的路径文件夹，这里输入命令的时候就选定了JPEGImages。...如下图所示，当我们选定目标以后，就会加载出来predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（如果类别多，是真的很方便，就不需要自己手打每个类别的名字了）。
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...相关性分析 分析了很多，那么哪些和患病相关的，而数据间又有啥关系呢？...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～ 宠物图像数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn...CBCL 街道场景数据 数据集下载地址：http://m6z.cn/5TAgeA StreetScenes Challenge Framework 是用于对象检测的图像、注释、软件和性能测量的集合。...小目标检测数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/616t6R 从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究...fish：鱼数据集，包含387帧视频数据，平均每帧56±9条鱼（300×410 @ 30 fps）。32张图像进行训练（1：3：94），65张图像进行测试（193：3：387）。...（国家海洋渔业服务局）提供，以鼓励对无约束水下图像的自动图像分析算法进行开发、测试和性能评估。
构建（或找到）高质量的目标检测数据集非常困难。思考图 1：如果要将这张图片展示给两个不同的人，并要求他们标记存在的对象（即添加框和标签），结果肯定会不一样。...虽然评估包括获得单个指标来总结模型是否总体上表现良好，但可以将错误分析视为机器学习系统的调试，检查模型的输出，并将其与基本事实进行比较，最终帮助建立对问题的直觉。它要求深入了解数据和模型。...数据 我们需要的第一件事是用作示例的数据。为此，我们将使用 MS COCO 2017 验证集，这是最流行的目标检测基准数据集之一。...对于具有平均损失的图像，我们看到对大多数或所有目标都有正确的预测。问题在于不应该存在的额外盒子。这不仅适用于选择的示例，而且对于大多数损失在 0.5 到 1 范围内的图像通常都是正确的。...最重要的是，它们通常会提供有关问题、模型和数据集的有价值信息。 错误分类 现在，让我们最后看看 TIDE 是如何工作的，以及我们如何利用它进行错误分析。
)代表了如今大多数的目标检测方法，而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流，为此，我们也应该知道如果去评价我们的检测准确度： (在Mask R-Cnn论文中精度展示figure) 在目标检测的论文中...在coco数据集的官网中有对此的简单评价标准介绍： 目标检测和图像分割的评价标准是一样的，核心都是使用IOU标准，可以看之前的这篇进行补充： https://oldpan.me/archives...目标检测和图像分割使用的IOU方法都是一样的，不同的是目标检测面向判断选定框和预测框；而图像分割面向的是选定掩码和预测掩码。 在目标检测中，检测目标用box进行评价。...Pixel Accuracy 上面所述的IoU只是用于评价一幅图的标准，如果我们要评价一套算法，并不能只从一张图片的标准中得出结论。一般对于一个数据集、或者一个模型来说。...一般准确率和召回率不可能都很高，一方高另一方则会稍微低一些，如何trade-off这两个指标是目标检测和图像分割中经常考虑的问题。
：北京大学 论文名称：Memory Enhanced Global-Local Aggregation for Video Object Detection 原文作者：Yihong Chen 由于单帧图像的质量下降...，只利用一幅图像中的信息很难识别出该帧中被遮挡的目标。...在本文中认为，识别视频中的目标有两个关键内容：全局语义信息和局部定位信息。近几年来，很多方法都采用自注意机制来增强具有全局语义信息或局部定位信息的关键帧的特征。...在这两个信息源的增强下，本文的方法在ImageNet VID数据集上达到了最先进的性能。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。
pascal voc目标检测数据集格式如下： ?...其中： Annotations为图像标注信息xml文件 ImageSets为训练集、测试集、验证、训练验证集图像名的txt文件 JPEGImages为原始的图片 pascal voc或yolo格式的数据可以使用...然后划分训练集、测试集、验证集、训练验证集：在原始VOC2007数据集中，trainval大约占整个数据集的50%，test大约为整个数据集的50%；train大约是trainval的50%，val大约为...test_00000013 test_00000014 test_00000020 至此，目标检测数据集的创建就完成了。...下一节，使用pytorch-ssd训练自己创建的数据集。
preface 最近有一个需求，表面上是人脸检测，但是需要在没有看到人脸的情况下通过对上半身的检测也能够知道这里有人。...从公开的数据集上调研一下可能性，但是没有发现有类似的数据集，于是想着从其他的方式入手，大致方向有三个，第一个就是利用人脸检测的框来推断出身体的位置，从而得到身体的框；第二种就是通过行人检测的数据集，将行人框的高度缩小一半来得到上半身的框...；第三种是利用人体关键点检测数据集，利用关键点来确定上半身的框。...经过调研和讨论，还是觉得用关键点的方式比较靠谱，最终选择了 COCO 数据集，它有 17 个关键点标注，我们可以利用左右肩和左右臀这四个关键点来实现上半身的检测，整一个流程的 pipeline 如下图，...这里是 COCO 对人体标注的所有关键点，我们只需要取其中的四个就行了，注意 COCO 的一个关键点对应着数组中的三个数，也就是 (x, y, flag)，其中 flag 为 0 代表关键点没有标注，为
谷歌发起大型开放图像挑战赛 与此同时，谷歌还推出Open Image Challenge（开放图像挑战赛），这是一项新的目标检测挑战，将在2018年欧洲计算机视觉会议（ECCV 2018）上举行。...我们希望这些大型的训练集能够激发对更精密的探测模型的研究，这些模型将超过目前最先进的性能，并且500个类别将能够更精确地评估不同的探测器在哪里表现得最好。...V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...对于训练集，我们在174 万的图像中标注了方框，用于可用的阳性人工标记的图像级标签。我们关注最具体的标签。例如，如果一个图像包含汽车、豪华轿车、螺丝刀，我们为豪华轿车和螺丝刀提供带注释的标注方框。...统计和数据分析 ?
需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码进行修改，可能对你的数据集并不适用，所以仅供参考。...我的数据集 批量改名首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用jpg格式的图像，在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、000002.jpg这样。...读取某文件夹下的所有图像然后统一命名，用了opencv所以顺便还可以改格式。 准备好了自己的图像后，需要按VOC数据集的结构放置图像文件。VOC的结构如下 ?...图像标注 2.标记图像目标区域 python代码直接运行之后开始标注， 因为做的是目标检测，所以接下来需要标记原始图像中的目标区域。...，我的是VOC2007，并且所有样本用来训练，没有val或test，并且只检测人，故只有一类目标，因此按如下设置 ?
谷歌发起大型开放图像挑战赛 与此同时，谷歌还推出Open Image Challenge（开放图像挑战赛），这是一项新的目标检测挑战，将在2018年欧洲计算机视觉会议（ECCV 2018）上举行。...我们希望这些大型的训练集能够激发对更精密的探测模型的研究，这些模型将超过目前最先进的性能，并且500个类别将能够更精确地评估不同的探测器在哪里表现得最好。...V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...对于训练集，我们在174 万的图像中标注了方框，用于可用的阳性人工标记的图像级标签。我们关注最具体的标签。例如，如果一个图像包含汽车、豪华轿车、螺丝刀，我们为豪华轿车和螺丝刀提供带注释的标注方框。...统计和数据分析 600个可标记类的层次结构 Open Images数据集&挑战赛地址： https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
YOLO是目标检测领域的最新技术，有无数的用例可以使用YOLO。然而，今天不想告诉你YOLO的工作原理和架构，而是想简单地向你展示如何启动这个算法并进行预测。...此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。.../yolov4.weights 我们将在coco数据集上进行预测，因为你克隆了存储库：cfg/coco.data 我们对以下图像进行预测：data/person.jpg 准备你的数据集 YOLO期望正确设置某些文件和文件夹...，以便在自定义数据集上进行训练。
前一篇文章详细了讲解了如何构造自己的数据集，以及如何修改模型配置文件和数据集配置文件，本篇主要是如何训练自己的数据集，并且如何验证。...VOC2012数据集下载地址： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ coco全量数据集下载地址： http://images.cocodtaset.org...一、对coco128数据集进行训练，coco128.yaml中已包括下载脚本，选择yolov8n轻量模型，开始训练 yolo detect train data=coco128.yaml model=...model\yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 训练的相关截图，第一部分是展开后的命令行执行参数和网络结构 第二部分是每轮训练过程 第三部分是对各类标签的验证情况...二、对VOC2012数据集进行训练，使用我们定义的两个yaml配置文件，选择yolov8n轻量模型，开始训练 yolo detect train data=E:\JetBrains\PycharmProject
【阅读原文】进行访问 如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测 本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。...有病害的植物通常会显示出一种有别于健康植物“光谱特征”。 ? 带有病原和营养不足的植物叶片的光谱图像 公共安全：鲨鱼侦测 对一大片土地/水域的俯视图进行分析，可以获取大量关于治安和公共安全方面的信息。...这一步很重要，这样才能测量成像物体间的距离。广义上讲，这一过程被称为摄影测量学。对于需要用于数据分析和制图的图像，还需要相应的元数据进行图像拼接。这些元数据由无人机上的微型计算机自动嵌入。...完成图像拼接后，生成的图像可用于上述提到各种应用分析中。...下面列出了其中的一些，并 给出了有前景的解决方案: 对物体的平视和小视：当前的计算机视觉算法和数据集是用以人为中心通过水平拍摄的近距离物体照片的实验室设置而设计和评估的。
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