数据集格式

最新推荐文章于 2025-10-27 11:30:57 发布
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#深度学习

本文将深入解析COCO、VOC和MOT数据集在计算机视觉领域的应用，涵盖对象检测、图像分类与多人跟踪，帮助理解不同数据集的特点和在AI算法中的关键作用。
目标检测常见数据集格式（YOLO、VOC、COCO）
向上生长的程序媛的博客
03-15 1万+
本文详细介绍了YOLO / COCO / VOC三种格式的label含义及可视化代码
YOLO v11实时目标检测3：训练数据集格式说明
数据饕餮
10-02 2540
了解 YOLOv11 的数据集格式对于成功地进行目标检测任务至关重要。通过遵循上述指南，你可以轻松地准备和组织你的数据集，从而充分发挥 YOLOv11的强大性能。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和使用 YOLOv11的数据集格式。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我！
数据集文件格式处理
m0_47677188的博客
08-05 759
1对文件进行批量顺序重命名 1.1批量重命名 由相机获取的数据集帧数太高，需要挑选合适的图片用作测试，为了满足Colmap三维重建的顺序匹配，对图片数据集进行顺序重排。分类前： 全选图片(Ctrl+a),对一张图片进行重命名Image000.png则可使图片顺序编号： 但是只是()内进行了排序，还是不满足要求。 1.2顺序重命名 利用excel加上bat(批处理脚本)完成修改，在excel中A输入Image000 (1).png，将鼠标移到A1框右下角下拉即可实现： 注意：后面要使用到Excel函数
【R数据框操作核心技巧】：掌握10个高效函数，轻松驾驭数据处理
最新发布
PoliSeed的博客
10-27 642
掌握R数据框操作核心技巧，轻松应对数据清洗与分析。精选10个高效函数，涵盖筛选、合并、重塑等常见场景，提升处理效率。语法简洁，兼容性强，适合各类数据分析项目，值得收藏。
四种格式的mnist数据集
11-18
常见的四种mnist数据集格式，包括： 1、mnist.npz download from https://s3.amazonaws.com/img-datasets 2、mnist二进制版本 download from http://yann.lecun.com/exdb/mnist 3、mnist.pkl.gz 4、mnist图片集 自己通过npz版本转换得来，train文件夹下60000张训练图片，test文件夹下10000张测试图片。
数据集文件格式
MyArrow的专栏
10-21 6792
数据集文件格式1. 简介2. HDF52.1 HDF5(.h5)文件结构2.2 API2.2.1 打开或创建h5py文件2.2.2 创建dataset数据集2.2.3 创建group组（类似于文件夹） 1. 简介 2. HDF5 HDF5定义： H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5） 支持n维数据集，且数据集中的每个元素可以是一个复杂对象 以key-value的方式组织数据的一个容器 开发者 它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式，
【DETR】训练自己的数据集以及YOLO数据集格式(txt)转化成COCO格式（json）
zzzyyy8的博客
03-22 2249
DETR(Detection with TRansformers)是基于transformer的端对端目标检测，无NMS后处理步骤，无anchor。
YOLO格式的DOTA数据集
01-28
1.采用长边表示法 2.包含切割后的原始数据集和标签 gap=200 subsize=1024 3.包含yolo格式标签对应的可视化示例 4.自动删除了没有目标的图像
【数据集的制作】VOC2007数据集格式的转换(voc2yolo)与划分
三木今天学习了嘛の博客
09-03 4775
介绍了，数据标注工具labelImg、将VOC2007数据集格式voc转化为yolo所用的txt格式，并对数据集进行划分。内容简单，为后续训练yolo网络提供数据。
用于yolov11的DOTAv1.5数据集格式制作
Dasha_dyw的博客
11-12 1896
从下载DOTA数据集开始，介绍数据集的处理方法，使其能够和YOLO官网的训练代码适配
常见的数据集格式
Yoin.
07-23 3117
VOC数据集由五个部分构成：JPEGImages，Annotations，ImageSets，SegmentationClass以及SegmentationObject.COCO是一个大规模的目标检测、分割和标注数据集，其格式更加丰富和复杂，COCO数据集的主要标注文件是JSON格式。这3种类型共享这些基本类型：info、image、license，使用JSON文件存储。yolo数据集标注格式主要是 yolov5 项目需要用到，标签使用txt文本进行保存。object keypoints（目标上的关键点）
几种数据集格式
m0_73406727的博客
06-08 2073
每种格式都有其特定的用途和优势，选择哪种格式取决于具体的应用场景和需求。例如，JSON格式因其易于阅读和编辑的特性，常用于存储复杂的标注信息；而TFRecord格式则因其高效的读写性能，适用于大规模的机器学习任务。在机器学习和计算机视觉领域，有多种数据集格式被广泛使用来存储和交换数据，尤其是图像数据。
常见数据集格式
Fighting_gua_biu的博客
04-29 1577
VOC、COCO、ImageNet....
数据集的记录格式
张国鹏的专栏
10-23 2811
 数据集记录格式 传统的z/OS数据集是面向记录的。正常使用下，它没有PC系统和UNIX系统中的字节流文件。(z/OS UNIX有字节流文件，并且字节流函数也存在于其他特定区域中。这些不是传统的数据集。) 在z/OS中，没有新行(NL)或回车换行(CR+LF)字符来指示记录的结束。在一个给定的数据集里，记录可以是定长或变长的。例如，当用ISPF编辑数据集时，每一行都是一个记录。 LRECL 最大记
常用数据集格式介绍，自制，比例划分，图片集重组及其转换——VOC（持续更新）
qq_37346140的博客
10-23 4581
VOC数据集 1.1 相关介绍、 数据集发展历程介绍、文件格式、数据集下载地址、数据集使用常见组合方式 1.2 目录层级 目录文件结构及其含义、每个类标签文件结构以及标签内容、 标签xml文件结构 1.3 数据集自制、标注图片（如labelImg工具）、文件夹存放内容说明 1.2.3 相关脚本代码 图片重命名 训练、验证、测试集比例划分（.txt） 1.4 数据集格式转换 VOC转COCO、 VOC转YOLO
目标检测常用数据集格式
周先森爱吃素的博客
02-03 4221
详细介绍VOC和COCO这两种目标检测常用的数据集格式。
数据集学习笔记(一): 转换不同类型的数据集用于模型训练(XML、VOC、YOLO、COCO、JSON、PNG)
源的博客
07-08 4737
文章目录xml转换为coco xml转换为coco 只要修改倒数第三四行的代码即可使用，倒数第四行主要是xml的文件夹，注意下路径斜杠的方向即可，倒数第三行就是这个xml的文件名，是val就写val，是train就写train。 import xml.etree.ElementTree as ET import os import json coco = dict() coco['images'] = [] coco['type'] = 'instances' coco['annotations'] =
常用数据集格式介绍，自制，比例划分，图片集重组及其转换————COCO介绍（持续更新）
qq_37346140的博客
10-31 4088
COCO数据集 1.1 相关介绍、 数据集发展历程介绍、文件格式、数据集下载地址、数据集使用常见组合方式 1.2 目录层级 目录文件结构及其含义、每个类标签文件结构以及标签内容、 标签文件结构、数据集自制步骤等
Labelme到COCO数据集格式转换教程
"这篇文章主要介绍了如何将labelme标注的图像数据转换为符合COCO数据集标准的格式，包括labelme的json格式介绍和COCO数据集的基本结构。" 在计算机视觉领域，数据集是训练和评估模型的重要组成部分。Labelme是一款...
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