微软coco数据集中测试集2014:test2014.zip。
这只是图片数据,而没有标签数据,因为coco数据集中的测试数据集根本就没有标签数据
2025/3/22 8:36:34 49B test2014 coco数据集 MSCOCO
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遮罩评分R-CNN(MSR-CNN),,,。
CVPR2019口头论文,该项目基于。
介绍包含一个网络模块,用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测,从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差,并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估,MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下:安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai
2024/7/13 21:17:27 1.59MB Python
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yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件,正确率很高,可以作为迁移学习的先导权重文件,可以省去很多的训练事件。
2023/11/11 6:08:11 246.73MB 人工智能 YoloV4 预训练权重文件 .h文件
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googleEfficientDet算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN和复合尺度相结合,我们开发了一种新的对象检测器家族,称为高效Det,它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP来获得更好的精度。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下,我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍,FLOP比RetinaNet少30倍,FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是,在单模型和单测试时间尺度下,我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP,在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器,而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。
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caffe2detectron平台用coco数据集熬炼maske_rcnn所需配置配备枚举文件
2023/5/4 7:32:14 1KB mask_rcnn caffe2 detectron
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这是微软coco数据群集的验证数据数据集2014:val2014.zip,约莫搜罗41K张图片,但不搜罗这些数据的标签文件。
若需要后者,请下载我的“annotations_trainval2014.zipbaidu云分享”资源
2023/3/22 12:43:07 49B val2014.zip coco数据集 MSCOCO
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此剧本用于将labem标注的关键点数据,转换为COCO数据集的关键点标注格式。
2017/4/2 11:16:06 5KB 深度学习 姿态估计 关键点检测
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这里是panoptic_val2017局部数据集
2022/9/23 9:16:03 59.81MB 图像处理
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡