python:从数据结构到高级算法(更新至2017.09.08)

本系列博文深入探讨了算法设计与实现,涵盖了数据结构如栈、队列、二叉树等,以及图算法等多个方面,主要使用Python进行代码实现,并辅以C++、Java等语言。

1. 主要参考文献:

《算法导论》
《算法设计基础》沈孝钧
《C++数据结构》
《算法python》
Timus

本系列博文的所有算法代码实现全部为python。再次基础上,有些题目会额外增加C++、java。

2. 已经写完的肉(实时更新)

  1. 高级算法日记1:摸底课
  2. 高级算法日记2:第1次课笔记
  3. 高级算法日记3:python数据结构之栈和队列
  4. 高级算法日记4:查找与排序
  5. 高级算法日记5:二叉树
  6. 高级算法日记6:表栈队列
  7. 高级算法日记7:专题
  8. 高级算法日记8:图(1)
  9. 高级算法日记9:图(2)
  10. 高级算法日记10:图(3)
  11. 高级算法日记11:图(4)
  12. 高级算法日记12:图(5)

3. 整个博客项目的规划

这里写图片描述

我要训练yolo11-seg模型做语义分割,现导入数据集coco2017,有80个类,json和images都有了,根据json内的内容为每张image生成一个对应的txt文件。项目结构如下: yolo dataset seg coco train images annotations labels val images annotations labels test images annotations labels main.py file_os.py 脚本写在file_os.py里,具体来说train/val/test的中的images文件夹中存储图片,annotations文件夹中的json文件存储对应信息。我需要将根据json文件中的信息在对应的labels文件夹中为每张图片生成相应的txt文档。 json的结构如下: { info:{ description: "COCO 2017 Dataset" url: http://cocodataset.org version: "1.0" year: 2017 contributor: "COCO Consortium" date_created: "2017/09/01" } licenses:[ {url: ... ; id: ... ; name: ... } {url: ... ; id: ... ; name: ... } {url: ... ; id: ... ; name: ... } ...... ] images:[ {licenses: ... ; file_name: ... ; coco_url: ... ; height: ... ; weight: ... ; data_captured: ... ; flicker_url: ... ; id: ...} {licenses: ... ; file_name: ... ; coco_url: ... ; height: ... ; weight: ... ; data_captured: ... ; flicker_url: ... ; id: ...} {licenses: ... ; file_name: ... ; coco_url: ... ; height: ... ; weight: ... ; data_captured: ... ; flicker_url: ... ; id: ...} ...... ] annotations:[ {segmentation: ... ; area: ... ; iscrowd: ... ; image_id: ... ; bbox: ... ; catagory_id: ... ; id: ...} {segmentation: ... ; area: ... ; iscrowd: ... ; image_id: ... ; bbox: ... ; catagory_id: ... ; id: ...} {segmentation: ... ; area: ... ; iscrowd: ... ; image_id: ... ; bbox: ... ; catagory_id: ... ; id: ...} ...... ] catagories:[ {supercategory: ... ; id: ... ; name: ... } {supercategory: ... ; id: ... ; name: ... } {supercategory: ... ; id: ... ; name: ... } ...... ] } 别用这句话:“from pycocotools.coco import COCO”
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