Advertisement

自制Mask rcnn训练数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供的用于工作过程中所采集的数据集，包含四个文件夹：cv2_mask、json、labelme_json和pic，这些数据可以直接应用于mask rcnn的源代码。由于服务器上传空间有限制，因此仅上传了部分样本数据。如果您希望进行交流、分享学习心得，或者对其中的内容有任何疑问，欢迎通过私信与我联系。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自制的Mask RCNN训练集
    优质
    本项目专注于使用自定义数据集进行Mask R-CNN模型的训练与优化，旨在提升目标检测及语义分割任务中的精度和效率。 资源包括四个文件夹：cv2_mask、json、labelme_json 和 pic。这些数据可以直接应用于 Mask R-CNN 源码。由于上传限制，只提供了一部分样本数据。如果有任何问题或想要交流学习心得，请通过平台私信联系我。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
    优质
    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • Mask R-CNN在Airbus Kaggle数据集上的训练
    优质
    本研究探讨了使用Mask R-CNN模型在Airbus Kaggle卫星图像数据集上进行目标检测和分割的方法与效果。通过详尽实验优化模型参数，实现对海上物体的精确识别与定位。 Mask R-CNN模型在Kaggle的Airbus Ship Detection数据集上进行训练。
     
  • 将LabelMe标注数据集转换为COCO格式数据集以进行官方版Mask-Rcnn训练的Python脚本
    优质
    此Python脚本用于将LabelMe标注的数据集转换成COCO格式，便于使用官方版本的Mask R-CNN模型进行目标检测和实例分割任务的训练。 将Labelme标注的数据集转换为COCO格式数据集以用于官方版Mask-Rcnn训练非常实用。这是一个很好的资源，欢迎大家下载使用！确实很有帮助，如果需要的话可以来获取哦！
     
  • 将LabelMe标注的数据集转换为COCO格式，以适应官方版本的Mask-Rcnn训练
    优质
    本项目提供了一种方法，用于将LabelMe平台上的图像注释数据转换成COCO数据格式，以便于与官方版Mask R-CNN模型无缝对接进行训练。 将Labelme格式的数据集转换为COCO格式数据集，以便用于官方版Mask R-CNN的训练。
     
  • Mask-RCNN-pytorch.zip
    优质
    Mask-RCNN-pytorch.zip包含了一个使用PyTorch框架实现的Mask R-CNN模型代码库。此项目适用于目标检测与实例分割任务。 Mask R-CNN 是一种用于目标检测与实例分割的先进算法，在深度学习领域内具有重要地位。该方法由 Kaiming He 等人在2017年提出，并且在此基础上，本项目提供了一个基于 PyTorch 的 Mask R-CNN 实现，使得研究者和开发者能够在强大的 PyTorch 框架中方便地执行目标检测与分割任务。 Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 基础上进行改进的。Faster R-CNN 通过区域提议网络（RPN）生成候选框，并对每个候选框进行分类和精调。而 Mask R-CNN 在此基础上进一步引入了实例分割的概念，即为每个目标实例预测一个像素级别的掩模，从而实现了更精确的目标检测与分割。 PyTorch 是一种流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称。Mask-RCNN-pytorch.zip 压缩包内包含了使用 PyTorch 实现 Mask R-CNN 的所有代码，包括模型定义、训练流程、数据预处理以及后处理等关键模块。 压缩包中的文件和目录结构如下： 1. `config.py`：配置文件，用于设置模型参数、训练参数及数据集路径。 2. `models`：包含 Mask R-CNN 模型的定义，可能包括 Backbone（如 ResNet）、Feature Pyramid Network（FPN）以及 RoIAlign操作的实现。 3. `datasets`：数据加载器模块，负责处理 COCO 数据集或其他格式的数据，并提供训练和验证所需的输入。 4. `train.py`：用于执行模型训练与验证过程的脚本段落件。 5. `utils`：包含各种辅助工具，如可视化、日志记录及检查点管理等实用程序。 6. `evaluate.py`：评估脚本，可以测试模型在验证集或测试集上的表现情况。 7. `inference.py`：推理脚本，用于将训练好的模型应用于新图像上，并实现目标检测和实例分割的实时预测。 通过调整配置文件中的参数设置，用户可以根据自身数据集的特点进行定制化开发。此外，在实际应用中，Mask R-CNN 已被广泛运用于自动驾驶、医学影像分析及遥感图像处理等领域，对于从事相关技术研究与开发工作的人员来说，这个 PyTorch 实现是一个非常有价值的资源。
     
  • YOLOv4自训练数据集.zip
    优质
    本资源包含YOLOv4模型所需的基础训练数据集，适用于计算机视觉中的目标检测任务。下载后可直接用于模型训练或微调。 刚刚发布了YOLO V4，相信很多人都需要使用并进行训练测试。数据集的处理和获取很麻烦，我已经准备了自己的训练数据集，并且已经完成训练没有任何问题。如果需要调试源码，请随时联系我。如果有需要使用YOLO V4自己的数据集的情况也可以与我联系。
     
  • Mask R-CNN 使用教程——训练自定义数据集（含附件资源）
    优质
    本教程详细介绍如何使用Mask R-CNN模型训练自定义数据集，并提供相关资源下载。适合需要进行目标检测与分割的研究者和开发者参考。 Mask R-CNN使用指南：训练自己的数据集 本段落将介绍如何利用Mask R-CNN模型来训练自定义的数据集。通过这一过程，您可以根据特定需求定制化地提升模型的性能与适用性。文中会详细讲解从准备数据、配置环境到实际训练和评估的各项步骤，帮助读者更好地理解和应用这项技术。
     
  • 自建图片训练数据集
    优质
    本项目专注于构建高质量的图片训练数据集，通过筛选、标注大量图像，为机器学习模型提供坚实的数据基础，提升算法性能与准确性。 自制图片训练集分为8类：apple, banana, cat, dog, human, phone, tiger 和 water；压缩包内包含两个文件夹，一个是用于训练的图片集合，另一个是记录了所有图片名称的txt文档。