相对其他计算机视觉任务，目标检测算法的数据格式更为复杂。为了对数据进行统一的处理，目标检测数据一般都会做成VOC或者COCO的格式。 VOC和COCO都是既支持检测也支持分割的数据格式，本文主要分析PASCALVOC和COCO数据集中物体识别相关的内容，并学习如何制作自己的数据集。一、VOC格式目录结构 VOC格式数据集一般有着如下的目录结构：VOC_ROOT#根目录├──JPEGImages#存放源图片│├──aaaa.jpg│├──bbbb.jpg│└──cccc.jpg├──Annotations#存放xml文件，与JPEGImages中的图片一一对应，解释图片的内容等等│├──
搭建C#调试环境2.1settings.json文件查找与过滤不想看到的文件vscode首次打开unity工程后，所有文件都会现在在资源管理器中，鱼龙混杂，这自然是不能忍的，网页的教程说是Ctrl+P，找到settings.json，过滤下不想看到的文件即可，然而首次打开的我却怎么也搜不到这个json文件，找了半天，还是老实的按流程来找吧。依次打开文件->首选项->设置，在设置界面中输入settings,这时候谁便点击一个标签如图1所示，在即有超链接提示的settings.json，即跳转到了这个文件，之后就可以ctrl+P的方式搜索到了--！图1之后就可以在以下代码快中设置过滤的文件了，在f
搭建C#调试环境2.1settings.json文件查找与过滤不想看到的文件vscode首次打开unity工程后，所有文件都会现在在资源管理器中，鱼龙混杂，这自然是不能忍的，网页的教程说是Ctrl+P，找到settings.json，过滤下不想看到的文件即可，然而首次打开的我却怎么也搜不到这个json文件，找了半天，还是老实的按流程来找吧。依次打开文件->首选项->设置，在设置界面中输入settings,这时候谁便点击一个标签如图1所示，在即有超链接提示的settings.json，即跳转到了这个文件，之后就可以ctrl+P的方式搜索到了--！图1之后就可以在以下代码快中设置过滤的文件了，在f
研一上学期要跑一个yoloe，需要用自己的数据集去跑，实验室没有合适的coco格式的数据集，于是需要自己制作数据集，防止以后需要在做的时候忘记，现在把整个操作流程记录下来。一.利用几个代码来创建VOC格式数据集利用代码创建VOC格式文件夹或者自己手动创建。#创建VOC格式文件夹importosdefmake_voc_dir():os.makedirs('E:\B501\zhizuoshujuji\VOC2100/Annotations')os.makedirs('E:\B501\zhizuoshujuji\VOC2100/ImageSets')os.makedirs('E:\B501\zhiz
在自己的数据集上实验时，往往需要将VOC数据集转化为coco数据集，因为这种需求所以才记录这篇文章，代码出处未知，感谢开源。在远程服务器上测试目标检测算法需要用到测试集，最常用的是coco2014/2017和voc07/12数据集。coco数据集的地址为http://cocodataset.org/#downloadvoc和coco的镜像为https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/一、数据集格式对比1.1VOC数据集VOC_ROOT#根目录├──JPEGImages#存放源图，(当然图片并不一定要是**.jpg格式的，只是规
一、lua调用类在进行lua调用C#之前：Lua需要用Require（lua脚本名字）调用lua脚本，c#脚本里面也要调用这个lua脚本（Main脚本）--固定套路写法--CS.命名空间.类名--Unity的类比如GameObjectTransform等等---CS.UnityEngine.类名--通过C#中的类实例化一个对象lua中没有new所以我们直接类名括号就是实例化对象--默认调用的相当于无参构造localGameObject=CS.UnityEngine.GameObject("新创建出来的")--为了方便使用并且节约性能定义全局变量存储一个类相当于取了一个别名GameObject=
Lua备忘清单Lua是一个小巧的脚本语言。它是巴西里约热内卢天主教大学（PontificalCatholicUniversityofRiodeJaneiro）里的一个由RobertoIerusalimschy、WaldemarCeles和LuizHenriquedeFigueiredo三人所组成的研究小组于1993年开发的。其设计目的是为了通过灵活嵌入应用程序中从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。Lua并没有提供强大的库，这是由它的定位决定的。所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言。Lua有一个同时进行的JIT项目，提
文章目录⛅前言一、使用Redis分布式锁存在的问题⛄Redis分布式锁误删问题⚡分布式锁的原子性问题二、什么是Lua？三、使用Redis调用Lua脚本四、Java调用Lua脚本实现分布式锁五、测试⛵小结⛅前言在微服务SpringBoot整合Redis分布式锁实现优惠卷秒杀一人一单中，依旧会出现问题，这个问题是由于在高并发下，假设某个线程的锁等待时间过长，导致这个锁自动释放，那么此时其它线程进来就会重新获取锁，在该线程执行过程中，突然之前阻塞的锁反应了过来，转手删了这把锁，那么此时就造成了误删问题。下面我们继续来解决该问题解决方案：在每个线程释放锁的时候，判断一下是不是自己的，如果是，才走删除逻
COCOdataset 是计算机视觉领域中最流行的数据集之一，用于对各种视觉任务进行基准测试，例如目标检测、分割、关键点检测等。在数据集中，有118K张图像用于训练，5K张图像用于验证。下载数据集后，目录中内容如下：COCOAnnotations，COCO标注的基础信息，在大多数情况下,COCOAPI可以用于帮助我们从复杂的json注释文件中轻松访问数据和标签。instances_train2017.json的数据结构如下：{"info":{"description":"COCO2017Dataset","url":"http://cocodataset.org","version":"1.0
在美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。在后不到两个星期，提出YOLOv4的团队就发布了更新一代的版本。YOLOv7的论文被提交到了预印版论文平台arXiv上，其三位作者Chien-YaoWang、AlexeyBochkovskiy和Hong-YuanMarkLiao是YOLOv4的原班人马。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%A
