objects365数据集下载

最新推荐文章于 2024-01-30 08:28:47 发布

属于红太狼的狼

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【深度学习】yolo v7 训练Objects365数据，Objects365转yolo

q742971636的博客

11-19

2394

{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{[0]}{[1]}Objects365转yolo（参考yolov5/data github）：{}{+1}{len()}{}{}{:.5f}{:.5f}{:.5f}{:.5f}

YoloV8实战：使用Yolo训练Objects365数据集

最新发布

m0_47867638的博客

12-06

990

北京智源人工智能研究院和旷视联合推出了目标检测任务的新基准：Objects365。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。同时，我们围绕数据集组织了2019年智源-旷视目标检测挑战赛，以及2020年智源-旷视目标检测赛，希望这些活动可以成为一个平台，推动目标检测研究的上限。

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Objects365 数据集

05-05

Objects365 数据集，有图片和链接，数据集百度网盘链接，一共40多个G，亲测可以下载

Objects365数据集下载与信息统计

AI数据工厂

01-30

5841

介绍了Objects365数据集，并提供了百度网盘下载链接；同时，给出了数据集的统计信息。

旷视科技Object365数据集

06-25

旷视科技发布了通用物体检测数据集Objects365，包含63万张图像，覆盖365个类别数量，高达 1000 万的框数，超越了Pascal VOC、ImageNet、COCO数据集。，成为史上最大通用物体检测数据集。本资源提供Objects365数据集下载网盘链接，如果失效可以根据文件内邮箱进行咨询。

Objects365 资源整理

04-18

Objects365 资源整理下载旷视科技首席科学家孙剑介绍了旷视研究院最近发布的通用物体检测数据集Objects365，总共包含63万张图像数量，覆盖365个类别数量，高达 1000 万的框数，超越了Pascal VOC、ImageNet、COCO数据集。

【计算机视觉 | 目标检测】Objects365 ：最新大规模高质量目标检测数据集

wzk4869的博客

05-20

2514

【计算机视觉 | 目标检测】Objects365 ：最新大规模高质量目标检测数据集

Objects365/COCO数据集转换为xml格式，并转为yolo的txt格式，xml数据统计更改+源代码+文档说明

12-27

1、资源内容：Objects365/COCO数据集转换为xml格式，并转为yolo的txt格式，xml数据统计更改 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行...

Objects365数据下载

05-31

`Objects365`是旷视和北京智源人工智能研究院联合推出了目标检测任务的新基准。...该`Objects365`目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。

Object s 365目标检测 数据集

源代码杀手的博客

08-25

2179

目标检测是计算机视觉和模式识别领域的基础问题之一，对计算机视觉和模式识别领域具有重要的应用价值。 | 数据集描述北京智源人工智能研究院和旷视联合推出了目标检测任务的新基准： Objects365。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。同时，我们围绕数据集组织了2019年智源-旷视目标检测挑战赛，以及2020年智源-旷视目标检测赛希望这些活动可以成为一个平台，推动目标检测

Objects365 - 最新大规模高质量目标检测数据集.docx

04-29

今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。

Objects365 - 最新大规模高质量目标检测数据集

AI扑社

12-17

1768

投稿作者：极链AI研究院顾寅铮今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。该数据集总共包含63万张图像，覆盖365个类别，高达1000万框数，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点，远超Pascal VOC、COCO等传统数据集。关于Objects365的论文 [1...

63万张！旷视发布最大物体检测数据集Objects365 | 技术头条

AI科技大本营

04-17

3938

编辑| 琥珀来源 | AI科技大本营（id：rgznai100）昨日，在旷视科技联合北京智源人工智能研究院举办的发布会上，旷视研究院发布了物体检测数据集 Objects...

Objects365

whaosoft143ai的博客

08-22

1397

例如，我们需要将时钟的装饰部分包含在上图左边图形中，因为装饰部分属于时钟，不会导致对目标类别的误解。对于上图中的右边图形，注释器需要标记小的边界框，因为时钟的外部区域将导致另一个类别为“塔”。在已有的ImageNet和COCO等数据集的激励下，以及*中对可扩展多类注释的讨论，我们按照以下三个步骤设计了我们的注释流程。如上图所示，基于所建议的注释流程，每个注释器只需熟悉一个超级类别中的目标类别，而不是所有365个对象类别。此外，利用Objects365特征，可以在一个数量级的训练时间内获得类似的结果。

Object365数据集365种类别名称

无名的小菜鸡

05-31

3855

Object365数据集365种类别名称 1:human 2:sneakers 3:chair 4:hat 5:lamp 6:bottle 7:cabinet/shelf 8:cup 9:car 10:glasses 11:picture/frame 12:desk 13:handbag 14:street lights 15:book 16:plate 17:helmet 18:leather shoes 19:pillow 20:glove 21:potted plant 22:bracelet 23:

旷世Objects365数据集----类别对照表

04-28

6294

{'name': 'human', 'id': 1} {'name': 'sneakers', 'id': 2} {'name': 'chair', 'id': 3} {'name': 'hat', 'id': 4} {'name': 'lamp', 'id': 5} {'name': 'bottle', 'id': 6} {'name': 'cabinet/shelf', 'id': 7} {...

crowhuman和object365比赛里的json、odgt、txt数据解析

qq_38109843的博客

05-17

3382

crowhuman annotation_val.odgt标签解析 import cv2 import json data = {"ID": "273278,600e5000db6370fb", "gtboxes": [{"fbox": [67, 60, 333, 810], "tag": "person", "hbox": [203, 68, 86, 93], "extra": {"box_i...

63万张！旷视发布最大物体检测数据集Objects365，物体检测竞赛登陆CVPR

量子位

04-17

3318

郭一璞发自北京会议中心量子位报道 | 公众号 QbitAI比ImageNet大的图像数据集来了。在4月16日的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，旷视科技发布了...

Object365数据/论文说明

zcc的博客

05-29

2447

总览： 1.目标检测数据，365类，约600k训练图片，超过一千万的bboxes。迄今为止最大的目标检测数据集（全注释的）。 2.服务于更好的未来研究：局部敏感类型的任务，如目标检测，语义分割 3.在COCO测试下，Objects365上预训练的模型比在ImageNet上预训练的模型高5.6个点（90K次迭代）。而在540K次迭代下，仍然高2.7个点。同时到达同样的精度，前者finetuing 时间为后者的1/10。数据使用性能： ...

objects365 数据集下载

07-31

要下载objects365数据集，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开objects365数据集的官方网站。您可以在搜索引擎中查找 "objects365 dataset"，找到官方网站链接。 2. 在官方网站首页，寻找菜单或导航栏中的 "Download"（下载）选项，并点击进入。 3. 在下载页面上，您会看到不同版本的objects365数据集以及相关的下载链接。根据您的需求选择适当的版本。 4. 点击适当版本的下载链接，将会有一个提示框弹出来，提示您保存文件的位置和名称。选择一个适当的保存位置，并将文件命名为您希望的名称，然后开始下载。 5. 下载时间将取决于您的网络速度和文件的大小。请耐心等待，直到下载完成。 6. 下载完成后，在您的保存位置中找到所下载的文件，并解压缩（如果是压缩文件）。 7. 解压缩后，您将得到objects365数据集的文件夹或文件。您可以在其中找到图像、标签和其他相关数据。 8. 现在，您可以将数据集用于您的研究、训练模型或其他相关用途。请注意，objects365数据集可能是一个大型的数据集，所以请确保您有足够的存储空间和稳定的网络连接来完成下载过程。