用该文件可以实现以下功能:用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json在终端中运行命令pythona.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片在终端中运行pythonlabelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn和faster-rcnn等的输入数据集

使用python语言将16位图像转换为8位图像，用于labelme标记的MASK_RCNN

集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNetv1-v4,VGG,Resnet,NetworkinNetwork论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,

该资源包含了近些年经典的基于深度学习的目标检测论文，有RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN以及YOLO系列

labelme标注数据集到COCO格局数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练

分享课程——Python-深度学习-物体检测实战；
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。
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章节1物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置章节2MaskRcnn网络框架源码详解章节3基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务章节4练手小项目-人体姿势识别demo章节5必备基础-迁移学习与Resnet网络架构章节6必备基础-物体检测FasterRcnn系列

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。