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Datumaro:用于构建、分析和管理计算机视觉数据集的Python库和命令行工具

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简介:
Datumaro是一款强大的Python库及命令行工具,专为计算机视觉领域的数据集处理设计,支持数据构建、分析与管理。 数据集管理框架(Datumaro) 用于构建、转换和分析数据集的框架和CLI工具。VOC dataset ---> Annotation tool + /COCO dataset -----> Datumaro ---> dataset ------> Model training + \CVAT annotations ---> Publication, statistics etc. 目录例子:将PASCAL VOC数据集转换为COCO格式,仅保留具有cat类的图像: # 下载

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    本研究构建了一个基于YOLOv5算法的计算机视觉舌象分类数据集,旨在提升中医舌诊图像分析的自动化与精准度。 压缩包内包含三个子文件夹:Annotations、ImageSets 和 JPEGImages 文件夹。其中JPEGImages文件夹包含了我们需要的图片数据集。由于这些文件尚未进行训练集与测试集分类,因此拿到这个压缩包后需要对其进行初步处理,以便后续每次训练时使用。 特别需要注意的是,在Annotations文件夹中的xml文档需要转换为txt文本格式以符合我们的需求。感谢您的下载和支持。
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    本研究探讨了基于JAFFE数据库的表情识别技术及其在图像处理和计算机视觉中的应用,旨在提升对人类情感的理解与分析能力。 JAFFE数据集(Japanese Female Facial Expression)是一套静态图片集合,最初用于人脸表情识别研究。该数据集由10位日本女性提供面部图像,在实验室环境中拍摄正面照,并包含七种不同的情绪表达:高兴、生气、厌恶、恐惧、惊讶、伤心和中性表情。整个数据集中共有213张tiff格式的人脸图片。 JAFFE 数据集于 1998 年由日本九州大学心理系创建,由于其规模较小且结构简单,非常适合在小型网络架构上进行实验研究或通过数据增强技术来扩大样本量以适应大型网络模型的需求。