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COCO数据集标签文件-minival2014实例版.json

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简介:
COCO数据集标签文件-minival2014实例版.json包含了COCO数据集中minival2014子集的详细标注信息,适用于图像识别和场景理解的研究与开发。 instances_minival2014.json 和 instances_valminusminival2014.json 是 COCO 数据集中的 JSON 文件。这些文件包含了数据集中特定部分的标注信息。

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客服
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  • COCO-minival2014.json
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    COCO数据集标签文件-minival2014实例版.json包含了COCO数据集中minival2014子集的详细标注信息,适用于图像识别和场景理解的研究与开发。 instances_minival2014.json 和 instances_valminusminival2014.json 是 COCO 数据集中的 JSON 文件。这些文件包含了数据集中特定部分的标注信息。
  • COCO的目类别
    优质
    COCO数据集包含丰富的图像目标识别标签,广泛应用于物体检测和场景理解等领域,涵盖多种日常生活中的物体、人物动作及面部表情等。 COCO数据集的目标检测物体类别标签以JSON文档形式提供,其中包括每个物体的索引(ID)及其对应的文本名称。
  • COCO分割).zip
    优质
    本资源提供COCO标准的数据集,专注于图像中的实例分割任务。包含丰富的注释信息和高质量图片,适用于训练与评估深度学习模型性能。 实例分割COCO标注数据集.zip
  • COCO 2017 -- 训练 XML
    优质
    COCO 2017数据集训练集XML标注文件提供了大量图像及其标注信息,适用于目标检测和图像识别任务。 此文件包含将COCO 2017训练集的原始JSON格式标注转换为XML文件标注的所有图片的标注数据,共生成了118,287个XML文件。
  • OfficeHome
    优质
    OfficeHome数据集的标签文件包含了一个大规模办公场景视觉识别的数据集合,包括各类办公图像及其详细分类标签,旨在促进跨域计算机视觉研究。 Office-Home 数据集是一种用于评估基于域自适应的深度学习算法的数据集,包含了在办公环境和家庭中常见的65类目标图像。该数据集中包含4个领域,并且这些领域的域差异较大,数据集规模也比前一个数据集要大。 Office-Home 数据集由来自4个不同领域的图像组成:Art(Ar)、Clipart(Cl)、Product(Pr)和Real World(Rw)。其中: - Art 领域包含素描、绘画及装饰品等形式的艺术图像,共有2,427张。 - Clipart 领域包括各种剪贴画图像,共计有4,365张。 - Product 领域则拥有无背景物体的图像共4,439张。 - Real World 领域包含普通相机拍摄下的物体图像,共有4,357张。 此资源提供了Art、Clipart、Product和Real World四个领域的标签文件。
  • 黄牌车牌检测+JSON
    优质
    本数据集包含大量车辆图片及对应的黄牌信息,并以JSON格式详细标注,适用于训练和测试车牌识别算法。 用于车牌识别与检测的数据集已经标好标签。数据集中包含jpg和jpeg格式的图片,并且每个图片对应的标签是polygon多边形目标框的json格式文件,四个点分别位于车牌的四个角上,能够贴合不同角度下的车牌形状。此外,这些数据集中的每一张图片都经过人工筛选以过滤掉不清晰的照片并处理有歧义区域,确保可以直接用于字符识别任务中使用。如果有需求将标签转换为其他格式(例如rectangle矩形目标框的json格式),可以联系我进行相应的转换服务。
  • 蓝牌车牌检测+JSON
    优质
    本数据集包含大量车辆图片及对应蓝牌信息的JSON格式标签,旨在支持车牌识别系统的研究与开发。 用于车牌识别与检测的数据集已经人工标好标签。图片格式为全jpg,标签采用polygon多边形目标框的json格式,每个车牌由四个点定义其四个角的位置,适应不同角度的车牌。数据集中不清晰或有歧义的照片已被过滤和处理,可以直接进行字符识别。如有需要,可以将标签转换成rectangle矩形目标框的json格式。
  • 用于Yolo训练与测试的COCOtrain2017.txt和val2017.txt
    优质
    这段简介描述了两个关键文本文件:“train2017.txt” 和 “val2017.txt”,它们包含COCO数据集中用于训练和验证YOLO模型的图像及其标签信息。 适用于Yolo训练和测试的COCO数据集标签文件包括train2017.txt、val2017.txt以及对应的压缩包train2017.zip和val2017.zip,这些文件可用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型。
  • COCO 2017中所有
    优质
    COCO 2017数据集包含大量图像和标注信息,适用于物体检测、图像分割等计算机视觉任务的研究与开发。 里面包含2017年COCO数据集,包括图片和标注文件json,下载速度较快。
  • COCO 2017单一目
    优质
    COCO 2017单一目标数据集是专为图像中单个对象识别设计的数据集合,包含大量标注图片,广泛应用于机器学习与计算机视觉研究领域。 从COCO 2017数据集中筛选出了单目标的数据,并且包含了YOLO格式的标签。