“在过去的几个月中，AIGC发展速度惊人，DALL-E、Midjourney和StableDiffusion等技术的快速发展，创作出了许多由AI生成的艺术品。本文中，我们将为您阐述AIGC技术和背后所涉及的数据标注技术。"今年八月，美国的一位39岁游戏设计师用AI绘图工具Midjourney创作了名为《太空歌剧院》的画作，并获得了科罗拉多州博览会的艺术比赛第一名。大赛评委更是直言：即使它是由AI生成的作品，也依旧配得上这样的成绩。 人类需要花费数小时、数年，甚至数十年的努力才能完成的艺术创作，AI可能几秒就能完成。 什么是AIGC？AIGC是继用户生产内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后
Postman传递@requestbody标注的List集合的传参遇到的问题引子如何测试以及遇到的问题参考文献引子我们想测试如下接口@RequestMapping(value="saveMessageRecover",method=RequestMethod.POST)@ResponseBodypublicAjaxMessagesaveMessageRecover(@RequestBodyListDevice>deviceList,@RequestParam("eventId")LongeventId,@RequestParam("tagValue")StringtagValue){Syste
coco数据集标注格式COCO数据集现在有3种标注类型：objectinstances（目标实例）,objectkeypoints（目标上的关键点）,和imagecaptions（看图说话），使用JSON文件存储。以下主要介绍目标检测（目标实例）： COCO数据集中目标实例的json文件整体是以字典的形式来存储内容的。主要包括5个key（info、licenses、images、annotations、categories）。{"info":info,"licenses":[license],"images":[image],"annotations":[annataton],"catego
前言如今，移动互联网技术飞速发展，微信小程序以其方便快捷的特点受到了广泛的欢迎。在这篇文章中，我将会介绍如何利用微信小程序实现地图点位功能，帮助大家更好地了解和使用地图服务。让我们一起来看看吧。实现思路首先，我们需要使用微信小程序提供的地图组件来展示地图，并进行地图的初始化。然后，我们可以通过调用腾讯地图的函数，将点位的信息展示在地图上。当用户点击某个点位时，我们可以通过绑定事件来获取该点位信息，并在屏幕底部弹出弹框展示该点位的详细信息。完整代码wxml文件view> view> mapid="map"longitude="{{longitude}}"latitude="{{latitud
1、概述 案例：输入一张图片找到图片中的一个圆，并标注圆心 实现步骤： 1.输入原图 2.图像图像灰度化 3.图像二值化 4.执行形态学操作去除噪点 5.边缘检测 6.轮廓发现 7.根据面积和纵横比过滤目标轮廓 8.找出圆心并绘制圆心 9.在原图上也绘制圆心并输出2、代码示例//【1】载入图像Matsrc=imread(filePath);Matsrc_clone=src.clone();if(src.empty()){qDebug()>contours;vectorher;findContours(gray,contours,her,
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、legend()函数用法二、使用步骤1.简单代码2.运行结果总结一、legend()函数用法Matlab中legend()函数是：把想要标注的图形命令给个变量名，然后在legend()命令中指定。二、使用步骤1.简单代码代码如下（示例）：a=-3.1415:0.1:3.1415;b1=sin(a);b2=cos(a);b3=.1*exp(a);b4=b1.*b3;holdonc1=plot(a,b1,'b');c2=plot(a,b2,'g');c3=plot(a,b3,'k');c4=plot(a,b4,'m');h
图像标注是指为图片添加文字描述或标签，以帮助人们更好地理解、识别和分类图像。这些标注可以包括物体、场景、情感、活动等多种内容，常用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域。图像标注可以应用于许多领域，比如图像检索、机器翻译、自动驾驶、智能监控等。当涉及到图像标注时，常用的分类可以包括以下几类：物体标注：指在图像中标注出物体的位置和类别。例如，在一张街景照片中，可以用矩形框出汽车、交通灯、行人等物体，并用文字描述物体的类别。场景标注：指在图像中标注出场景的内容和背景。例如，在一张森林照片中，可以用文字描述出森林的类型、季节、气候等信息。行为标注：指在图像中标注出人或动物的行为或动作。例如，在一
0前言在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。本文中使用到的文件请到这里下载：https://download.csdn.net/download/loutengyuan/876164921labelme环境搭建labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的，像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图：注：这里界面我做过汉化，原本是英文的，下面会提供汉化的文件。1.1labelm
首先来看看效果 效果目前就是这样。实现这种效果也借用了很多别人的代码，这里我就只说动态添加怎么来的。首先肯定是创建射线，获得你点击的那个区域，同时在生成地图本身的时候就给mesh对象添加上相应的mesh和center，这里我用的都是各个行政区划的省会。varloader=newTHREE.FileLoader()loader.setResponseType('json');loader.load("http://26.26.26.1:8099/china.json",(data)=>{data.features.forEach((middle)=>{varheight1=2varheight2
声明：本篇博客内容是作者在制作数据集时的一些记录，引用了一些博客的内容，并结合个人理解进行了归纳，引用出处在“参考内容”章节，若有侵权，请联系作者删除。若有纰漏和错误，敬请指正！1、COCO2017数据集的标注格式及含义COCO的全称是CommonObjectsinCOntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MSCOCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。总共有80个类别。COCO数据集现在有3种标注类型：objectinstances（目标实例），objectkeypoints（目标上的关键点）和imagecaptions（看图说话），使用json文件存储。如下：打开
