问题标签 [coco]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - AttributeError：模块“tensorflow._api.v2.sets”没有属性“set_intersection”
即使我尝试过，我也无法解决这个错误。
https://www.youtube.com/watch?v=GSDbfGsxruA
当我添加 The Mask RCNN 时，我几乎走到了最后一步，但我被困在这里。
错误日志
AttributeError：在用户代码中：
model.py按照这里安排。
https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/1070#issuecomment-740430758
object-detection - 关于 MS COCO 数据集评估！图片尺寸！（关于 COCO 数据集的问题。）
我是一名正在学习物体检测的学生！
我有一个关于 COCO 数据集的问题。
我目前正在试验COCO数据集，性能评估指标中有APs APm APL。
AP 32X32 或更小，APm 32x32 到 96×96，APL 96×96 看起来像这样。
这是特定图像尺寸的标准吗？或者它是否意味着绝对像素大小？如果它意味着绝对像素大小，APs APm APL 中包含的实例是否会因每个输入大小而不同？
谢谢你。
javascript - 对象检测（coco-ssd）Node.js：错误：传递给 tf.browser.fromPixels() 的像素必须是 HTMLVideoElement
我在我的 iobroker 上使用 node.js tensorflow-models/coco-ssd'。我如何加载图像？
当我这样做时，我收到一个错误：错误：传递给 tf.browser.fromPixels() 的像素必须是 HTMLVideoElement、HTMLImageElement、HTMLCanvasElement、浏览器中的 ImageData 或 OffscreenCanvas，
这是我的代码：
python - 在 colab 中使用 ssd_inceptionv2 时出现问题（错误 import tf_slim as slim ModuleNotFoundError: No module named 'tf_slim'
我有一段ModuleNotFoundError时间使用ssd_inceprionv2inside colab。
这是我到目前为止的内容：
python - COCO .json 文件的注释中包含奇怪的分段值，如何转换这些值？
我有一个 COCO 格式的 .json 文件，其中包含注释部分的奇怪值。这里的大多数分段都很好，但有些包含非人类可读格式的大小和计数。
在训练我的模型时，由于奇怪的分割值，我遇到了错误。我在某处读过这些是 RLE 格式的，但我不确定。我应该能够使用位掩码而不是多边形来训练我的模型，但我更喜欢处理根本原因并将这些分段更改为正常格式。它们的类型是什么，可以将它们转换为正常的分段格式，如果可以，我该怎么做？
json - 将 json 注解转换为 coco 格式
我已经使用 vott 注释了我的数据，默认格式是 json。我想将我的数据加载到detectron2模型，但似乎所需的格式是coco。谁能告诉我如何将我的数据从 json vott 转换为 coco 格式？
dataset - 如何从黑白蒙版生成 COCO 数据集
我有一个由焊缝和掩码组成的数据集（焊缝为白色，背景为黑色），尽管我需要使用 Mask R-CNN，所以我必须将它们转换为 COCO 数据集注释。有人对如何做到这一点有任何建议吗？
我试过这个：https ://github.com/chrise96/image-to-coco-json-converter
但我收到此错误：
这是代码，我刚刚添加了焊接分类：
python - IPython.display.HTML 作为图像
我有一个包含几百张图片的 coco 数据集。有些图像被错误地分类，例如将猫分类为狗。我想手动浏览这些图像并删除那些被错误分类的图像。要读取数据集，我使用 coco_image_viewer ( https://www.kaggle.com/stargarden/coco-image-viewer ) 并且我已经设法让它工作，以便我可以在屏幕上看到带有边界框的图像预期的。现在我想将所有 coco 图像提取为常规 jpg，以便我可以在常规文件查看器中浏览所有这些图像。
（未显示导入）如果我只是在 jupyter notebook 中运行“a”，我会在屏幕上显示图像。现在我想将其存储为 out.jpg 但我从 imgkit 收到以下错误
“TypeError: stat: path 应该是字符串、字节、os.PathLike 或整数，而不是 HTML”
python - 如何使用多个自定义数据集训练 Detectron2 模型
我想通过注册多个数据集来训练detectron2模型
我已经从不同的任务中提取了我的注释，现在我有多个需要一起训练的数据集。
我的问题是我们是否可以用多个数据集训练模型。我们可以注册多个 coco 实例进行训练吗？我想在 Task1 Task2 Task3 上训练我的模型并在 task4 上进行测试
还是我需要合并所有的 coco 实例！
请提供您的意见
python - 如何将浮点数组更改为json文件中的整数数组
我正在尝试将关键点浮点值转换为整数，json.dumps 保存我执行的更改（del person['area']），但不保存我在关键点上应用的更改。在 python 的 CLI 中，它将关键点显示为整数数组，但是当我将其转储到新的 json 文件时，更改不会被删除并保存为相同的原始文件。帮助欣赏