Advertisement

MIT67：处理CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集注释的Python模块

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

简介：
MIT67是一款专为CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集设计的Python工具包，用于高效地加载和处理图像及其标签信息。它简化了研究者在进行室内场景分类与识别任务时的数据准备工作。 先决条件正在安装，请在config.py文件中设置数据集路径。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- paths = dict( ANNOTATIONS=/example/of/path/MIT67/Annotations/, IMAGES=/example/of/path/MIT67/Images/) ``` 运行命令： ``` $ python mit67.py ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MIT67：处理CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集注释的Python模块
    优质
    MIT67是一款专为CVPR 2009 MIT室内场景识别数据集设计的Python工具包，用于高效地加载和处理图像及其标签信息。它简化了研究者在进行室内场景分类与识别任务时的数据准备工作。 先决条件正在安装，请在config.py文件中设置数据集路径。 ```python # -*- coding: utf-8 -*- paths = dict( ANNOTATIONS=/example/of/path/MIT67/Annotations/, IMAGES=/example/of/path/MIT67/Images/) ``` 运行命令： ``` $ python mit67.py ```
     
  • YOLO室内场景识别数据集（一）含5950张图片及26个类别的rar文件
    优质
    本资源包含YOLO室内场景识别数据集的第一部分，内有5950张图像和涵盖26个不同类别的详细标注信息。 室内场景分类图片数据集1包含5000张图片，分为26个类别。更多详情可参考相关文章。其他数据集也可通过相同途径获取下载链接。
     
  • YOLO室内场景识别数据集（二）含4700张图片及16个类别的rar文件
    优质
    本资源提供YOLO室内场景识别数据集第二部分，包含4700张图像和16个类别标签，适用于目标检测与分类研究。 室内场景分类图片数据集2包含5000张图片，分为17个类别。更多详情可参考相关博客文章。数据集可在平台上下载获取。
     
  • 室内环境识别数据集-indoorCVPR_09
    优质
    室内环境识别数据集-IndoorCVPR_09是由华盛顿大学计算机科学与工程学院研发的一个包含多种室内场景图像的数据集合，旨在促进室内视觉理解的研究。 数据集包含67个室内类别，共计15,620张图像。每个类别的图像数量不同，但至少每类都有100张图片，并且所有图片都是jpg格式。 TrainImages.txt 文件中列出了用于训练的全部图片名称，共有 67 * 80 张。 TestImages.txt 文件则包含测试用的所有图片名称，共含有 67 * 20 张。
     
  • CUTE80 OCR场景文本识别的LMDB数据集
    优质
    CUTE80 OCR场景文本识别的LMDB数据集包含多种自然图像中的英文文本样本，旨在提升复杂背景下的文字识别精度与效率。 LMDB格式的CUTE80资源包含288张非常倾斜扭曲的高难度图像。关于如何使用这些资源，请参考相关博客文章中的详细介绍。
     
  • ICDAR2015 OCR场景文本识别LMDB格式数据集
    优质
    本数据集为ICDAR2015竞赛中场景文本识别任务提供的训练及测试图像，采用LMDB格式存储，适用于OCR技术研发与模型训练。 关于Imdb格式的ICDAR2015数据集的相关制作、使用代码可以在相关博客文章中找到。
     
  • 当代室内家具场景模型
    优质
    当代室内家具场景模型是一款逼真的数字化家居设计工具，允许用户构建和预览现代风格的家庭布置方案。它提供了广泛的家具选项及灵活的空间规划功能，旨在帮助设计师与客户直观地探索、定制理想的居住空间布局。 在现代科技的推动下，室内设计领域已经进入了数字化的新阶段，Unity3D作为一款强大的实时三维创作工具，在家居设计软件开发中得到了广泛应用。这个名为“现代室内家具场景模型”的资源包就是利用Unity3D技术打造的一款用于模拟和预览现代家居设计的模型集合。 Unity3D是一款跨平台的游戏开发引擎，但其应用范围远不止游戏领域；它在建筑可视化、室内设计及虚拟现实（VR）等领域也有着广泛的应用。通过Unity3D，设计师可以创建出高度逼真的三维场景，让客户在设计初期就能直观地感受到空间布局和家具搭配的实际效果。 这个资源包包含以下几个关键文件： 1. Unity室内家具场景Virtual interior-3d模型-素材说明.txt：这是一个文本段落件，可能包含了关于模型的详细信息，如尺寸、材质及光照设置等，并提供了如何在Unity3D环境中导入和使用这些模型的指导。 2. 资源来源说明.txt：这可能是资源获取途径的信息，可能会提到一个提供3D模型免费下载的平台。设计师与开发者可以在这样的平台上找到各种类型的3D模型来丰富自己的项目。 3. Virtual interior.unitypackage：这是Unity3D的资源包文件，包含了整个室内家具场景的所有元素（如三维模型、纹理及摄像机设置等）。用户可以直接将其导入到Unity项目中，快速构建起一个现代室内设计的预览环境。 4. 3d模型素材免费下载.url：这是一个链接文件，指向提供额外3D模型资源的网站。这对于需要更多设计元素或探索其他风格的设计者来说非常有用。 通过这个资源包，设计师可以学习如何在Unity3D中搭建室内场景、了解现代家具设计趋势，并掌握有效利用三维模型提升设计视觉效果的方法。同时，它也为非专业设计师提供了实践家居设计的机会，在虚拟环境中体验不同的布局和装饰风格，从而更好地满足个性化需求。 使用这些资源时，请注意版权问题以确保所有模型的合法使用。对于Unity3D的新手来说，这是一个学习其界面操作、场景构建及光照与材质设置等基础知识的好机会，并逐步提升在数字设计领域的技能水平。
     
  • 室内场景理解：语义分割
    优质
    室内场景理解中的语义分割技术致力于将图像或三维数据精确划分为具有不同语义信息的区域，如区分墙壁、地板、家具等元素，从而实现对室内环境全面深入的理解。 使用SegNet进行室内语义分割的步骤如下： 1. **数据集准备**： - 下载SUN RGB-D 数据集，并将其放置在data目录内。 - 准备ImageNet预训练模型，放入models 目录。 2. **数据预处理**： - 该数据集包括SUNRGBD V1的10335个RGBD图像。执行以下命令提取训练所需的数据：`python pre-process.py` 3. **像素分布和增强**： - 对图片进行分割，并对这些图片实施必要的数据增强操作。 4. **模型训练**： - 执行 `python train.py` 命令开始训练过程。 5. **可视化（可选）**： - 如果需要在训练过程中实时查看模型的表现，可以执行特定的命令来实现这一功能。