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自制Mask rcnn训练数据集。

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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。

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客服
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  • Mask RCNN
    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划分(、验证验证和测试
    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上的
    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标注转换为COCO格式以进行官方版Mask-Rcnn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标注的转换为COCO格式,以适应官方版本的Mask-Rcnn
    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.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——定义(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。
  • 建图片
    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。