第十章文章目录第十章一、区块链的隐私问题1、化名和匿名2、去匿名攻击：交易表分析二、零钞：基于zkSNARK的完美混币池1、零知识证明2、零钞的运行原理三、Hawk：保护合约数据私密性四、Coco框架1、TEE环境简介五、以太坊隐私保护技术路线：BabyZoe一、区块链的隐私问题1、化名和匿名所谓化名就是我们在网络中使用的一个与真实身份无关的身份，在比特币或者以太坊紫彤的交易中，使用者使用公钥散列值作为交易地址。因此区块链中的交易具有化名性。匿名：指的是具备无关联性（unlinkability）。由于用户反复使用公钥散列值作为交易标识，交易之间显然能建立关联。所以不具有匿名性。2、去匿名攻击：
coco2017数据集提取和转换本次分割的动物数据集4G一.coco2017数据集结构标注文件解析二.提取需要的类别重新封装成coco数据集（这里以动物类别为例）三.转换为yolo数据集本次分割的动物数据集4Ghttps://download.csdn.net/download/qq_26696715/87621195一.coco2017数据集结构总的结构如下：├─cocotoyolo.py├─getanimal.py├─annotations└─images├─train2017└─val2017其中，images存放的是训练集、验证集的图片原图；annotations中存放的是标注文件：2
目标检测标注文件yolov5(txt)格式转coco(json)格式详解及代码实现Reference：https://blog.csdn.net/qq_39686950/article/details/119153685前言正好自己做目标检测任务更换模型需要使用不同格式的标注文件，所以在网上找了半天类似博文，发现大多都只有代码或者解释不全，对新手不够友好，我在转换的过程中就debug了半天才转换成功，所以写下这篇博文以求尽可能的全面的解释转换过程，让其他同学少走弯路。1.yolov5格式（txt）yolov5的标注文件格式比较简单，如下图所示：每一张图片对应一个.txt文件，每一行表示该图片的
文章目录coco-annotator的安装与使用1.coco-annotator是什么2.coco-annotator可以做什么3.coco-annotator的安装3.1先决条件3.2coco-annotator的下载与安装4.coco-annotator的使用4.1创建用户4.2创建数据集4.3标注图像4.4下载标注信息5.coco-annotator远程访问5.1先决条件5.2远程访问coco-annotator的安装与使用1.coco-annotator是什么COCOAnnotator是一个基于web的图像标注工具，其多功能性和易用性旨在有效地标记图像，以创建用于图像定位和对象检测的训
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文章目录1.介绍2.下载2.1官网2.2百度网盘2.3下载到linux服务器1.介绍MSCOCO的全称是MicrosoftCommonObjectsinContext，起源于微软2014年的MicrosoftCOCO数据集COCOisalarge-scaleobjectdetection,segmentation,andcaptioningdataset.COCOhasseveralfeatures主要用于目标检测，图像分割，姿态估计等，共有80个类更过内容可以看原始论文：MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext2.下载下载的方法很多，从我自己下载的经历来看，主
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提示：本文介绍并分享了应用于各行业、各领域非常有用的目标检测数据集（感谢您的关注+三连，数据集持续更新中…），其中绝大部分数据集作者已应用于各种实际落地项目，数据集整体质量好，标注精确，数据的多样性充分，训练模型拟合较好，具有较高的研究和使用价值，标签格式多数为voc和yolo格式，若需要json格式和coco格式标签请私信博主。各数据集都有下载链接及作者训练好的模型+源码下载链接，同时也有对应的检测效果视频，请放心下载~数据集+源码模型目录目标检测各种数据集+YOLO系列算法源码+训练好的模型一、老鼠检测数据集（实际项目所用）二、危化品运输车（油罐车、天然气运输车等）检测数据集（实际项目所用
提示：本文介绍并分享了应用于各行业、各领域非常有用的目标检测数据集（感谢您的关注+三连，数据集持续更新中…），其中绝大部分数据集作者已应用于各种实际落地项目，数据集整体质量好，标注精确，数据的多样性充分，训练模型拟合较好，具有较高的研究和使用价值，标签格式多数为voc和yolo格式，若需要json格式和coco格式标签请私信博主。各数据集都有下载链接及作者训练好的模型+源码下载链接，同时也有对应的检测效果视频，请放心下载~数据集+源码模型目录目标检测各种数据集+YOLO系列算法源码+训练好的模型一、老鼠检测数据集（实际项目所用）二、危化品运输车（油罐车、天然气运输车等）检测数据集（实际项目所用
1.MSCOCO数据集介绍MSCOCO的全称是MicrosoftCommonObjectsinContext，起源于微软于2014年出资标注的MicrosoftCOCO数据集。官网地址：http://cocodataset.orgCOCO是一个具有非常高的行业地位且规模非常庞大的数据集，用于目标检测、分割、图像描述等等场景。特点包括：Objectsegmentation：对象级分割Recognitionincontext：上下文识别Superpixelstuffsegmentation：超像素分割330Kimages(>200Klabeled)：330万张图像（超过20万张已标注图像）1.5m
