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  1. 语义分割数据集SBD中使用Tools脚本

  2. 本来想设置成免费的，可惜资源分竟然设置不了免费，抱歉了各位。这个是pascal voc语义分割任务中增强的sbd使用的一些脚本

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-07
    • 文件大小：6144
    • 提供者：u014451076

  1. scripts for VOC augmented dataset.tgz

  2. 制作PASCAL VOC 增强数据集的python脚本，和图片列表。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-08
    • 文件大小：150528
    • 提供者：qq_28869927

  1. MaskForAugmentation.py

  2. 对目标检测数据集进行图像增强，使用遮挡的方法 数据集使用voc数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-19
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qq_35153620

  1. VOC增强数据集的数据索引文件

  2. VOC增强数据集的数据索引文件：包括train.txt，test.txt，train_aug.txt，trainval.txt，trainval_aug.txt，val.txt

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-11
    • 文件大小：148480
    • 提供者：qq_31347869

  1. SegmentationClassAug.zip

  2. Pascal VOC 2012 增强数据集 Label 文件，包含已经处理好的12031 张灰度标注图像

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-11
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：qq_31347869

  1. VOC增强数据集数据转换代码

  2. VOC增强数据集数据转换代码，包括 mat2png.py，convert_labels.py，utils.py

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-11
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_31347869

  1. voc格式数据扩充，增强

  2. 我写了一个数据增强的py程序，有几个主要的增强操作，你自己选择把。不会发生检测目标消失的情况。比augmentation好用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-24
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_38582851

  1. VOC数据图片和xml同时增强

  2. VOC数据图片和xml同时增强，包含旋转、平移、图片重新resize、加噪、随机切割等，同步生成xml文件，保证数据增强的图片与原图的bbox框不发生改变

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_38842821

  1. 结合SIFT特征和神经网络池的物体分类方法

  2. 为了提高物体分类性能，提出了一种神经网络池特征分类方法，并结合SIFT特征实现物体的可靠分类。该方法首先提取样本的SIFT特征向量，并从特征向量集合中随机选取样本子集；然后采用径向基神经网络为每一个样本子集构建基元分类器；接着通过重复迭代方式得到许多基元分类器集合，再结合增强技术组建神经网络池；最后采用朴素贝叶斯模型对神经网络池中的各个基元分类器集合的分类结果进行融合，预测特征的最终分类结果。实验结果表明，新方法的运算效率高，对VOC-2007数据集的分类正确率高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：335872
    • 提供者：weixin_38709139

  1. PASCAL-VOC2012数据集及其增强版本的处理问题

  2. 本篇主要总结语义分割处理PASCAL-VOC2012数据集以及遇到的问题（axis 2 is out of bounds for array of dimension 0） 处理数据集主要参考该博客 https://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/87360238 在将原始pascal voc 2012数据集中label的三通道RGB图像，转化为8-bit的灰度png图像时使用官方代码时 ` def convert_from_color_se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38637805

  1. DataAugmentation_ForObjectDetect:本仓库主要包含了针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度反射的变换等-源码

  2. DataAugmentation_ForObjectDetect 本仓库主要包含针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度/变换的变换等采用的实验数据格式为VOC的格式，标签存储在xml文件中。代码中涉及一些对.xml文件的基本操作 2020/12/16更新 这里有必要进行说明：这种增强方式属于离线数据增强，图片数量会成倍增加，这是属于效率很低的一种方式，即占磁盘空间，又耗费训练时间。大可不必，真正在训练中使用的时候是完全可以利用现成的api的，例如pytorh自带的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42131367

  1. ssl_detection:用于对象检测的半监督学习-源码

  2. STAC的源代码： STAC是一种简单而有效的SSL框架，用于视觉对象检测以及数据增强策略。 STAC可以从未标记的图像中部署高度自信的本地化对象伪标签，并通过强增强来增强一致性，从而更新模型。 此代码仅用于研究。这不是Google的官方产品。 操作说明 安装依赖项 设置全局环境变量。 export PRJROOT=/path/to/your/project/directory/STAC export DATAROOT=/path/to/your/dataroot export COCODIR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165018

  1. yolov4-keras:这是一个YoloV4-keras的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Keras当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70.5 实现的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42116681

  1. yolov4-pytorch:这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在pytorch当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 89.0 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.1 70.2 实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099942

  1. CDA-源码

  2. 弱监督语义分割的上下文解耦增强 的代码： 弱监督语义分割的上下文解耦增强，，，林国胜，吴庆耀（ ） 数据扩充对于深度学习神经网络至关重要。 通过提供大量的训练样本，它有助于提高模型的泛化能力。 弱监督语义分割（WSSS）是一个具有挑战性的问题，近年来已得到深入研究，用于WSSS的常规数据增强方法通常采用几何变换，随机裁剪和颜色抖动。 但是，仅增加相同的上下文语义数据并不会给网络带来很大的收益来区分对象，例如，“飞机”的正确图像级别分类可能不仅是由于对象本身的识别，还在于其识别同时出现的上下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：781312
    • 提供者：weixin_42135754

  1. Object-Detection-API-Tensorflow：对象检测API Tensorflow-源码

  2. 对象检测API张量流 产品特点 每个模型仅在一个文件中实现！ 楷模 Yolo2 Yolo3 固态硬盘 视网膜网 精炼 灯头Rcnn PFP网 中心网 FCOS 训练自己的数据 训练自己的数据 1. TFRecord生成 voc格式数据集 填写utils.voc_classname_encoder.py 运行utils.test_voc_utils.py 2.配置在线图像增强器 在test-model.py中填写字典'image_augmentor_config' 有关详细信息，请参见u

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_42131861

  1. 基于改进的特征提取网络的目标检测算法

  2. 针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后在算法的预测部分,对非极大值抑制(NMS)机制进行了改进,并采用加权平均方法获取存在多个相近的预测框的位置。在VOC 2007和VOC 2012数据库上进行实验,表明本文算法比经典的目标检测算法效果要好,准确率达到79.1%,提升了3%~4%,验证了本文算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38614287

  1. yolov4-tf2:这是一个yolo4-tf2（tensorflow2）的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Tensorflow2当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099815