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python - 如何从 YOLOv3 的 COCO 数据集中删除一些对象
我已经暂停训练自定义数据来训练我的自定义模型。但是 COCO 数据集中也有一些类/对象需要包含在内。有没有快速的方法从数据集中只提取那些类。我正在考虑编写一个脚本来做到这一点，但感觉应该有我更快的方法来实现这一点。
pytorch - 从 Coco 注释 json 到 pytorch 中 VOC 的 .png 之类的语义分割图像
我正在尝试使用 COCO 2014 数据在 PyTorch 中进行语义分割训练。我有一个带有交叉熵损失函数的 PSPNet 模型，该模型在 2012 年的 PASCAL VOC 数据集上完美运行。现在我正在尝试使用一部分 COCO 图片来执行相同的过程。但是 Coco 有 json 数据而不是 .png 图像用于注释，我不得不以某种方式将一个转换为另一个。我注意到 cocotools 中有 annToMask，但我无法安静地弄清楚如何在我的情况下使用该功能。这就是我的数据加载器的拉取项目的样子
下面是我使用来自数据加载器的数据的训练函数的样子。
pytorch - 如何在 Pytorch 的 Faster R-CNN 中更改“maxdets”的值？
我在 pytorch 上实现了一个更快的 RCNN 网络。我已按照下一个教程进行操作。
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html
在一些图像中，我有 100 多个对象要分类。但是，在本教程中，我最多只能检测 100 个对象，因为参数“maxdets”= 100。
有没有办法改变这个值以适应我的项目？
如果只改变下一个参数，问题就解决了吗？
谢谢！
python - 在 Python 中安装 coco-0.4.0.tar.gz 时出错：“Command errored out with exit status 1”
我正在尝试通过在 python 中安装 coco-0.4.0.tar.gz pip install，但出现此错误：
json - Coco Json 文件转 CSV 格式 (path/to/image.jpg,x1,y1,x2,y2,class_name)
我想按如下方式转换我的 coco JSON 文件：
带有注释的 CSV 文件应每行包含一个注释。具有多个边界框的图像应该每个边界框使用一行。请注意，像素值的索引从 0 开始。每行的预期格式为：
一个完整的例子：
这定义了一个包含 3 个图像的数据集：img_001.jpg包含一头奶牛，img_002.jpg包含一只猫和一只鸟，并且img_003.jpg不包含有趣的对象/动物。
我怎么能那样做？
api - 对象检测api,coco模型
我刚开始使用 tensorflow api 并训练了几个模型。突然我意识到coco模型的名称不同，准确性也很差，比如faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco Vs faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_lowproposals_coco VS faster_rcnn_resnet50_coco之间的主要区别是什么？为什么在 resnet 50 中什么都没有使用的术语 atrous ， low proposal ：
tensorflow2.0 - 如何在具有多个 coco 格式的类的自定义数据集上使用渴望的少量镜头对象检测进行微调？
我一直在尝试使用这个急切的几个镜头对象检测教程。我不想使用橡皮鸭数据，而是想使用我的自定义数据集，它已经是 coco 格式并且非常大。我尝试使用我的数据集生成 gt_boxes，但本教程仅适用于单个类。如何使其适用于多个课程，以及如何直接使用 tf 记录在 tf2 中进行急切的少量镜头训练。
谢谢
tensorflow - 来自对象检测 API 的 create_coco_tf_record.py 未创建 tfrecord 文件
我正在尝试使用.recordcoco 格式 ( .json) 创建 tfrecord () 文件。因此，我正在使用对象检测 api github 存储库中脚本的这个稍微修改过的版本。
我在 colab 上运行我的笔记本。这些是几行代码：create_coco_tf_record.py
create_coco_tf_record.py脚本运行没有任何错误。这就是它所显示的：
不知何故，它不会创建任何.record文件。
有谁知道这里可能出现什么问题？
提前致谢！
training-data - 如何将 PASCAL VOC 转换为 YOLO
我试图开发一些在格式之间转换注释的方法，并且很难找到信息，但在这里我有：
这个是PASCAL VOC
转换为YOLO 暗网
注意初始2它是一个类别
yolo - 如何测试 yolov3 和 yolov4 权重文件？
我正在尝试使用 yolov3 和 yolov4 进行对象检测，我只想训练 1 类 = 人。我正在使用 COCO 数据集。
训练后如何测试我的体重文件？我想测试所有“测试数据集”，而不仅仅是一张图像。
我有火车损失图，但这还不够。我想计算准确率、精确度、召回率等。我发现了这个例子：https ://darknet.gong.im/
./darknet 检测器测试 cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg weights/yolov3.weights batch ./in_images/ ./out_images/ >./results.txt
您能告诉我如何将这两种算法与成功指标进行比较吗？
如何测试 yolov3 和 yolov4 权重文件？