labeling ssd data

最新推荐文章于 2024-01-22 19:53:54 发布
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本文介绍了LabelImg这一流行的图像标注工具，提供了详细的使用指南，并列举了多个实际应用场景。此外还探讨了如何将其应用于不同的计算机视觉任务中。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SSD 模型训练时自动关机
Hello Word!
03-18 1677
症状：没有任何报错，训练一开始跑起来，立马断电关机 硬件： GTX 1080 单GPU 原因：电源功率不足，需要更换更大功率电源。如 450W或500W 关机显示的信息（仅供参考） D:\Projects\learnpy\labeling_train\venv\Scripts\python.exe D:/Projects/learnpy/labeling_train/SSD-Tensor...
自动标注的成本优化:AI的投资回报
AI天才研究院
05-06 587
1. 背景介绍 1.1 人工智能与数据标注 近年来，人工智能（AI）技术发展迅猛，并在各个领域取得了突破性进展。然而，AI模型的训练离不开高质量的数据，而数据标注是获取高质量数据的关键环节。数据标注是指为原始数据添加标签或注释，使其能够被AI模型理解和学习。
8、目标检测：Caffe SSD Prototxt 解析
Man
07-10 282
一、参考资料 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD 分析（一） 转：SSD详解 CNN目标检测（三）：SSD详解 SSD: Single Shot MultiBox Detector 模型fine-tune和网络架构 深度学习笔记（七）SSD 论文阅读笔记 目标检测|SSD原理与实现 ...
SSD和caffe
张航瑞
03-30 2728
博客学院下载GitChat论坛问答商城VIP活动招聘ITeye码云CSTO 写博客发Chat ...
[paper reading] SSD
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
11-07 1050
[paper reading] SSD 本来想放到GitHub的，结果GitHub不支持公式。 没办法只能放到优快云，但是格式也有些乱 强烈建议去GitHub上下载源文件，来阅读学习！！！这样阅读体验才是最好的 当然，如果有用，希望能给个star！ topic motivation technique key element use yourself math SSD Problem to SolveContributions SSD ArchitecturePros & Co
SSD框架训练自己的数据集
wzy的博客
11-26 3万+
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证。本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程，内容包括：1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试1 数据集的标注　　　数据的标注使用BBox-Label-Tool工具，该工具使用python实现，使用简单方便。修改后的工具支持多label的标签标注。该工具生成的标签格式
Caffe上用SSD训练和测试自己的数据
开源节流
09-27 2692
  我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe    一、运行SSD示例代码    1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码，是一个caffe文件夹    2.参考已经配好的caffe目录下的makefile.config修改￥caffe_root下的makefile.config.    3...
caffe-SSD训练自己的数据集
qq_38096703的博客
03-16 327
本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程，内容包括： 1 数据集的标注 2 数据集的转换 3 使用SSD如何训练 4 使用SSD如何测试 1、数据集的标注 深度学习训练需要标记图像位置和类别，之前用的时候是叫做BBox-Label-Tool-master，遇到大图像就显示不完整了，没有自适应缩放， 这是改进后的python脚本。 BBox-Label-Tool-mast...
【论文精读】Learning-based Data Separation for Write Amplification Reduction in Solid State Drives【初稿完】-A类
weixin_40293999的博客
01-22 1109
ssd的垃圾回收导致写放大，减少这一问题的关键是根据生命周期分离数据；先前的工作提出使用机器学习来准确预测数据寿命，但预测是在主机端执行的，增加主机存储栈的负载。我们提出了PHFTL，一个实用的，整体的FTL设计与设备端基于学习的数据分离。机器学习模型PHFTL准确且自适应地预测每个写入页面的生命周期。引入了一套使能技术来保持较低的计算和存储开销。对PHFTL的全面评估证明了其在实际硬件上的优越性和可行性。
Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（下）
吴建明wujianming_110117
06-30 3950
Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（下） Training 将逐步解释如何训练SSD模型进行目标检测。 2.1. Data Reading and Initialization 创建的Pikachu数据集。 batch_size = 32 train_iter, _ = d2l.load_data_pikachu(batch_size) Pikachu数据集中有1个类别。在定义模块之后，我们需要初始化模型参数并定义优化算法。 ctx, net = d2l.try
seresnet50训练自己的数据集_SSD框架训练自己的数据集
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weixin_39559382的博客
12-28 7万+
SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证。本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程，内容包括：1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试1 数据集的标注数据的标注使用BBox-Label-Tool工具，该工具使用python实现，使用简单方便。修改后的工具支持多label的标签标注。该工具生成的标签格式是:o...
voc_eval.py 解析
风哥有点田
10-23 9698
参考：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/lib/datasets/voc_eval.py代码块# -------------------------------------------------------- # Fast/er R-CNN # Licensed under The MIT License [see L
SSD的配置安装与测试
风哥有点田
11-19 8356
注： 本文参考：http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/51822832 升级cudnn：http://download.youkuaiyun.com/download/eagelangel/9617094 继yolo-darknet后，又一个SSD的配置教程： 注意：1、要求Ubuntu系统预先安装opencv和cuda7
fast-rcnn配置运行VGG16.caffemodel和VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel（Ubuntu14.04）
风哥有点田
10-08 5755
注本文绝大部分复制博客：http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/50992752 本人只是优化一下其中的步骤。 第一部分和第五部分和第六部分的文件可以写一个shell文件下载，因为文件比较大，现在速度慢，所以可以晚上下载，第二天就有可能下好了。 在我的上个博客中已经对fast-rcnn配置运行demo.py做出了相应说明，
yolo-darknet配置安装与测试
风哥有点田
11-12 4647
本文参考：http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/51684856 参考网站：http://pjreddie.com/darknet/yolo/ 注意：1、请严格按照提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test 2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请
SSD: Single Shot MultiBox Detector检测单张图片
风哥有点田
12-10 4321
准备工作 当然，首先你要把SSD按照教程编译好，设置好python环境变量，然后重启计算机（建议），开始本次工作。SSD项目检测单张图片有C++程序和ipython程序，这里建议用ipython，主要是方便简单。该工具路径为/home/mx/caffe/example/ssd_detect.ipynb，使用jupyter notebook工具操作。 下载SSD模型 该工具使用的模
caffe环境配置
风哥有点田
08-28 3738
注意：本篇文章绝大多数参照我同学的配置，我只是在其基础上进行有些细节上的说明！ 原文地址：点击 （注意：有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令）   第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及安装 Ubuntu14.04桌面版下载地址：(链接：http://pan.baidu.com/s/1bnHkmy    密码：3o4
修改caffe源代码--添加loss(层)函数--CPU
风哥有点田
08-31 3055
本文主体参考：http://blog.youkuaiyun.com/sihailongwang/article/details/72783944 因其在windows上面操作，本文提供在linux上操作的尝试。另外部分命名不规则，所以修正了一下。 修改caffe源代码，loss层是一个比较独立的一个层，而且可以仿照caffe给的样例进行添加，难度会稍微小点。 caffe自带了十种loss层(
matlab2014和2016打开视频方法
风哥有点田
11-25 2846
video=VideoReader('testvideo.avi');%这个VideoReader是关键 nFrames = video.NumberOfFrames; %得到帧数 H = video.Height; %得到高度 W = video.Width; %得到宽度 Rate = video.FrameRate; % Preallocate movie structu
Data Labeling
最新发布
03-14
数据标注（Data Labeling）是机器学习和人工智能领域的重要组成部分，其目的是通过人工或自动化手段为原始数据分配标签。这些标签用于训练监督学习模型[^1]。常见的数据标注方法包括手动标注、半自动化标注以及基于...
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