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coco2017标签-区域-yolov7目标检测-实例分割

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简介：
本项目采用YOLOv7模型进行目标检测与实例分割，在COCO 2017数据集上训练，旨在提供高效准确的物体识别及边界框定位。 使用Yolov7 Mask进行实例分割需要COCO2017标签文件。

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  • coco2017标签-区域-yolov7目标检测-实例分割
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    本项目采用YOLOv7模型进行目标检测与实例分割，在COCO 2017数据集上训练，旨在提供高效准确的物体识别及边界框定位。 使用Yolov7 Mask进行实例分割需要COCO2017标签文件。
     
  • 基于C++的Yolov7目标检测和实例分割推理代码
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    本项目提供了一个使用C++实现的YOLOv7模型框架，专注于目标检测与实例分割任务。该代码库优化了推理速度，并确保高效地处理大规模图像数据集。 1. Yolov7目标检测与实例分割的C++推理代码 2. 开发环境：Windows 10, OpenCV4.5, NCNN；IDE 使用 Visual Studio 2019。 3. 关于源码配置，请参考我的博客，其中包含了详细的步骤说明。
     
  • coco2017标签.zip
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    Coco2017标签包含的是电影《寻梦环游记》（Coco）于2017年上映时的相关分类与描述信息集合，适用于影迷交流或资源整理。 Coco数据集标签。
     
  • 用于YOLO的XML与JSON目标检测和实例分割标签转换脚本
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    这段简介可以这样写：“用于YOLO的XML与JSON目标检测和实例分割标签转换脚本”提供了一种将不同格式的数据标签转换为适用于YOLO模型的有效工具，便于进行精确的目标检测和实例分割任务。 YOLOv8 Dataset Converter 是一款专为目标检测与实例分割任务设计的强大工具，能够高效地将XML或JSON格式的标注文件转换为适用于YOLOv8模型的数据格式。这款工具旨在帮助计算机视觉研究人员及开发者简化数据预处理流程。 **功能特点** - **多格式支持**: 支持流行的XML和JSON注释文件格式，适应各种来源的数据集。 - **针对YOLOv8优化**: 生成与YOLOv8完全兼容的训练数据格式，确保无缝集成到模型中。 - **实例分割适用性**: 不仅适用于常规目标检测任务，还支持处理复杂的实例分割数据需求。 - **易于使用**: 简洁、清晰的代码结构和注释使得自定义配置及操作变得简单直接。 - **类别映射表生成**: 自动创建类别与编号之间的对应关系表格，便于后续的数据管理和分析工作。 - **高效批量处理能力**: 提供高效的批处理功能，提升大规模数据集转换时的工作效率。 **适用场景** 此工具特别适合于需要将现有的XML或JSON格式标注文件转化为YOLOv8所需格式的计算机视觉研究人员和工程师。同时也很适用于教育工作者及学生群体，在理解和实践目标检测与实例分割任务的数据预处理流程方面提供支持。此外，任何对机器学习领域特别是计算机视觉方向感兴趣的科技人员也会发现此工具非常有用。 **使用指南** - 确定需要转换数据集的类型（是用于目标检测还是实例分割）。 - 准备好原始标注文件（XML或JSON格式）。
     
  • Python中Yolov7的目标检测实现
    优质
    简介：本文介绍了如何在Python环境中部署和实施基于Yolov7算法的目标检测模型，涵盖技术细节与实践应用。 此资源提供了Python实现的Yolov7代码，并包含详细的注释以帮助读者轻松理解代码内容。还附带了readme文件，引导读者查找相关博客、视频等资料。 该资源适合有一定基础的人群使用，例如已经对YOLO系列算法（如Yolov3v4v5）有所了解的用户。通过本项目，可以帮助读者从源码层面更深入地理解算法细节和工作原理。
     
  • 【Camera】基于YOLOV7的实例分割与目标检测任务（训练、测试、量化及部署）
    优质
    本项目采用YOLOV7框架，专注于图像处理中的实例分割和目标检测。涵盖模型训练、测试、量化以及最终部署全流程技术细节分享。 YOLOV7实现实例分割与目标检测任务（包括训练、测试、量化及部署）。
     
  • 《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》
    优质
    COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。 该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。
     
  • Yolov8 多任务（目标检测与可行驶区域及车道线分割）
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    本项目基于YOLOv8框架实现多任务处理，包括实时目标检测、可行驶区域识别以及车道线分割，提高自动驾驶系统的感知能力。 提供YOLOV5火灾检测数据集及相关代码模型，并附带处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还包含安全帽检测、行人入侵检测及火灾烟雾检测等模型。同样，基于Yolov5+角点检测+PnP技术构建了视觉SLAM项目的Python源码。
     
  • 基于YOLOV5-seg的实例分割与目标检测实现
    优质
    本研究采用YOLOV5-seg模型进行高效的目标检测和实例分割任务，实现在复杂场景下的精准识别与快速处理。 YOLOV5-seg实现了实例分割和目标检测任务。
     
  • 目标检测与语义分割实验四
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    本课程为计算机视觉实验系列之四，专注于目标检测和语义分割技术的实际应用。学生将通过编程实践深入理解并掌握相关算法原理及其在图像处理中的作用。 实验四：目标检测与语义分割实验四涵盖了目标检测与语义分割的相关内容。