目标检测入门--VOC

最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布
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#目标检测 #人工智能 #计算机视觉

VOC数据集下载地址：The PASCAL Visual Object Classes Homepage (ox.ac.uk)

数据集下载解压后：

  1. Annotations：是标注的意思，后缀是.xml,是标注信息的一种格式
  2. ImageSets：图片集合

  1. JpegImages：图片.jpg
  2. SegmentationClass：标注原图像中，不同区域的class（语义分割）
  3. SegmentationObject：标注每一个不同的目标（语义分割）
  4.   
深度学习之目标检测--Pytorch实战
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-18 1万+
只需要能看懂python代码，就能最快入门深度学习---目标检测。目标检测简单的玩玩儿还行，模型调优，调参，还需要一定的数学功底。通过代码来实现卷积，池化，非线性激活，正则化，归一化，能让人减少对大量数学公式的敬畏，手写神经网络也是考研复试中上机考试的压轴题，掌握搭建神经网络和如何训练模型是需要掌握的基础的
目标检测数据集PASCAL VOC简介
浩瀚之水的专栏
03-07 1万+
简介 PASCAL VOC挑战赛 （ThePASCALVisual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛,PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。 很多优秀的计算机视觉模型比如分类，定位，检测，分割，动作识别等模型都是基于PASCAL VOC挑战赛及其数据集上推出的，尤其是一些目标检测模型（比如大名鼎鼎的R CNN系列，以及后面的YOL...
Pascal VOC数据集使用方法
moutain9426的博客
10-03 1589
Pascal VOC数据集使用方法，主要是07+12格式使用方法介绍
PASCAL Visual Object Class --- PASCAL VOC数据集 （最后附deeplab数据集）
qq_36113899的博客
08-25 1208
历史背景 自从2005年开始每年举办挑战赛。官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 数据集 用于从实际图片中识别出特定对象。 2005~2012共八个版本，目前可以使用的是2007年及其以后的版本： 年份 数据 新增 NOTE 2005 Only 4 classes: bicycles, cars,
深度学习常用数据集《数据集相关》
猛男的博客
11-12 804
引言：目前最为流行的数据集有VOC、COCO、ImageNet等，但是三个数据集较为常用，VOC数据集总共有20类，可用于目标检测、目标分割、目标分类。 1》VOC: 官方连接：The PASCAL Visual Object Classes Homepage 但是不知道为什么没有VOC2017了呢？ 2》COCO: 官方连接：http://cocodataset.org/#download 常用的三个包： train2017：http://images.cocodata...
PASCAL Visual Object Classes Annotation Guidelines (图像标注指南 / 标注规则)
程永强
07-28 781
PASCAL Visual Object Classes Annotation Guidelines (图像标注指南 / 标注规则)
CV目标检测 -- 数据集介绍 -- VOC2007&2012
xiaoyuaixuexi_的博客
10-17 153
Annotation中包含xml文件，描述了图片的各种信息，especially the coordinate位置坐标。ImageSets主要关注main文件夹的内容，里面的文件包含了不同类别目标的训练 / 验证数据集图片名称。SegmentationClass / Object用于语义分割，暂时不关注，入门后可以深度学习这方面。JPEGImage就是原图片。
一、目标检测入门VOC2012
qq_56551150的博客
08-24 3124
本文介绍的网络可以理解为SSD目标检测的简化版本，可以让我们很好的入门。
筛子点数目标检测数据集-含VOC格式和yolo格式.zip
12-08
该数据集不仅适用于初学者入门机器学习和图像处理领域，也适用于专业研究人员开发和测试新的目标检测算法。 数据集以两种常见的格式提供，一种是VOC格式，另一种是YOLO格式。VOC格式是由Pascal Visual Object ...
基于Pytorch框架实现Faster-RCNN两阶段目标检测算法-支持ResNet与VGG主干网络-提供完整训练预测评估流程-包含VOC数据集处理工具-支持学习率动态调整与优化器.zip
10-01
在当前计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，它能够帮助机器理解图像中的主要内容，从而实现智能视觉分析和应用。Faster R-CNN作为目前主流的目标检测算法之一，以其效率高和准确率强而广泛应用于工业界和学术界...
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
【PASCALVOC】The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective
Jinming Su
04-19 5395
基本情况 这篇文章PASCALVOC官方发表在IJCV2015上的一篇文章，主要是对之前的2008-2012challenge的回顾. Abstract PASCAL VOC(pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes)主要包含两个主要部分：（1）...
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1447
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 709
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
LLM交互工具汇总：Open WebUI、ChatBot-UI、浏览器插件、Studio
lonelymanontheway的博客
12-05 807
Open WebUI、实战、mcpo、ChatBot-UI、实战、轻量级、浏览器插件、Page Assist、ollama-ui、Studio类工具、Cherry Studio、LM Studio、Msty Studio、参考、
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
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12-08 1002
AI汽车时代来袭
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 850
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
大模型的监督微调基础详解
最新发布
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12-10 829
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
创始人IP与AI融合：重构信任与引领变革
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12-08 204
通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。
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