训练DETR一、数据准备二、配置DETR三、绘图四、推理五、一些小bugReferences一、数据准备DETR用的是COCO格式的数据集。如果要用DETR训练自己的数据集，直接利用Labelimg标注成COCO格式。如果是VOC数据集的话，要做一个格式转换。网上一大堆格式转换的代码都很乱，所以自己写了一个针对VOC数据集的转换。COCO数据集的格式类似这样，annotations文件夹里面有对应的train、val数据集的json文件。train2017则是训练集图片，其他同理。VOC数据集的存放方式是这样的，转换格式就是找出Main文件夹下用于目标检测的图片。Main文件夹下有train.
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
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语义分割数据集制作与转换方法提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加第一章基于PS的语义分割标注第二章构建VOC语义分割数据集文章目录语义分割数据集制作与转换方法前言PASCALVOC2012数据集简介一、构建文件夹二、移动图片三、生成TXT文件总结前言PASCALVOC2012数据集简介PASCALVOC2012是语义分割任务极为重要的官方数据集，大量优秀的语义分割模型都会刷一下这个数据集，因此我们在使用别人的开源代码时，如果能将自己的数据集整理成官方数据集的格式，则可快速验证模型性能，减少自身工作量。VOC2012官方数据集文件结构共包含五个文件夹其中语义分割需要的
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在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！文章目录YOLO数据集介绍VOC数据集介绍Yolo转VOCVOC转Yolofromlxmlimportetreeclasses=["ball"]YOLO数据集介绍Yolo数据集主要是txt文件，一般包括train文件夹和val文件夹，每一个文件夹下有与图片同名的txt文件，基本结构如下：|–image||–train||–val|–l
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！文章目录YOLO数据集介绍VOC数据集介绍Yolo转VOCVOC转Yolofromlxmlimportetreeclasses=["ball"]YOLO数据集介绍Yolo数据集主要是txt文件，一般包括train文件夹和val文件夹，每一个文件夹下有与图片同名的txt文件，基本结构如下：|–image||–train||–val|–l
