目标检测xml数据的读取与图片和标注数据的同步缩放

最新推荐文章于 2024-05-14 17:20:24 发布
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本文介绍了如何在目标检测任务中读取XML数据，并详细阐述了如何实现图片及其对应的标注数据的同步缩放操作，这对于保持检测精度至关重要。作者通过实例在优快云博客分享了具体实现方法。

(43条消息)目标检测xml数据的读取与图片和标注数据的同步缩放_人工智能_Hyellice的博客-优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44554475/article/details/102666636

目标检测 xml数据的读取与图片和标注数据的同步缩放
TEDDY的博客
03-12 1116
https://blog.csdn.net/weixin_44554475/article/details/102666636
Python 目标检测 数据清洗与标注 常用程序记录
q742971636的博客
02-08 1700
1 、 为一个文件夹的图片改变文件名称 import os prefix = input("前缀\n") startNumber = input("开始的数字\n") father = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai3" for k, fileName in enumerate(os.listdir(father), int(startNumber)): if fileName.endswith("jpg"): os.rename(os.path.jo
目标检测脚本之coco 关键点数据集清洗
会飞的蜗牛
01-03 805
用于清洗coco关键点数据，根据关键点位置过滤类似平躺、翻转之类的行人数据
常用的数据清洗方法学习笔记（全面、完整）
NZR的blog
04-06 2195
常用的数据清洗方法 在数据处理过程中，一般都需要进行数据的处理工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有一定的完整性和一致性、数据中是否存在异常值等，当发现数据中可能存在上述问题时，都需要有针对的处理，本节主要介绍如何识别和处理重复观测、缺失值和异常值。 1. 重复观测处理 重复观测是指观测行存在重复的现象，重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性，所以在数据分析和建模之前需要进行观测的重复性检验，如果存在重复观测，还需要进行重复项的删除；下图中唯品会出现了2次。 检测数据集的记录是否存
目标检测——数据清洗的学习笔记
墨门
03-08 1923
2 备注 2.1 在竞赛中，可以会出现提供的数据不符合测试集分布的情况 根据百度车道线冠军的经验： 数据清洗上，最一开始采用了全部数据训练，发现loss经常出现不规则的跳动，经过排查，发现road 3存在几乎一半以上图像过曝的问题，并且road 3大多在强光下拍摄，不符合测试集的分布，所以很果断的舍弃了road 3，分数也提升了0.01左右（好神奇。。。）。 这就说明了，在数据来源不同...
数据清洗（Data Cleansing）
最新发布
meimei169500的博客
05-14 1万+
数据清洗（Data Cleansing）是指对数据进行处理和纠错，以去除或修复数据集中存在的错误、不致、不完整和冗余的数据，从而使数据更加准确、可靠和有用。数据清洗是数据处理和数据分析中一个非常重要的步骤，它可以帮助我们提高数据的质量，从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。数据清洗是一个重要的过程，它可以帮助我们提高数据的质量，从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。在实际应用中，我们可以使用一些工具和技术来实现数据清洗，例如 Pandas、NumPy 和 OpenRefine 等。通过数据清洗，
数据清洗概念，方法及流程等等要点初探
数据分析
12-26 3171
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合，数据来自不同类型的业务系统，并包含历史性数据，这样，在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况，将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“...
目标检测数据增强：同步缩放图片和xml标注
winnerziqi的博客
03-07 1848
同步缩放图片（等比例缩放无失真）和xml文件标注的anchor size import glob import xml.dom.minidom import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = r'D:\code\data\JPEGImages' XML_INPUT_PATH = r'D:\code\data\Annotations_
精选资源
目标检测数据集：遥感卫星图像检测（xml标注）
03-22
在这个场景中，我们关注的是一个针对遥感卫星图像的目标检测数据集，包含5000张图像以及相应的5000个xml标注文件。这样的数据集对于训练和优化目标检测模型至关重要。 遥感卫星图像具有广泛的应用，如地理信息分析...
精选资源
水下目标检测数据集(xml格式可转TXT)
03-23
总的来说，这个水下目标检测数据集结合了XML标注和转换工具，为研究者提供了训练和改进水下目标检测模型的宝贵资源。通过使用先进的计算机视觉技术，我们可以提高水下环境的自动识别能力，这对于海洋生物研究、水下...
目标检测猪群voc数据集
12-04
包含上千张猪群图片和通过labelimg框选得到的xml文件。图片主要通过百度图片爬取高质量猪群图片，手动清洗删除不合适图片（重叠太大、个体太小、亮度太低、太过模糊等），通过labelimg进行标注，个体露出三分之一以上的进行标注。
wider_face数据清洗
07-30
用来将wider_face的数据集的标签清洗，防止出现段错误，训练中断的问题
数据清洗的步骤和注意事项：提高数据分析的准确性和可靠性
LanLanLanDiao的博客
06-02 3503
我们也可以使用统计学和机器学习技术来检查数据的完整性和准确性，以发现数据中的异常值和重复值等问题。在进行数据清洗时，我们需要确定数据清洗的目标和指标，检查数据的完整性和准确性，处理缺失值、异常值和重复值，标准化数据格式，记录数据清洗过程，定期更新和清洗数据。我们也可以使用文档和报告来记录数据清洗过程，例如使用数据清洗报告来记录数据清洗过程和结果。数据是不断变化的，我们需要定期更新和清洗数据，以保证数据的准确性和可靠性。我们可以使用数据清理工具来清洗数据，例如去除缺失值、异常值、重复值等。
【工具包】目标检测label-image剔错去重等清洗工具包
菜鸡AI
04-30 713
目标检测数据清洗很重要，磨到不误砍材工，使用工具包把数据清洗好了，其实也就解决了，目标检测训练时候数据加载part 报错的90%了
YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测
05-03
课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29123 当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是最新的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。 YOLOv4人脸口罩佩戴检测效果
Windows版YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测
05-20
课程演示环境：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》 课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28860  当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。 本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。 
python对目标检测数据集xml文件操作
Rock的博客
05-31 5141
博主在制作目标检测数据集时，需要将之前的标签进行替换，将person替换为rider，使用python批量处理xml格式文件如下： import os, sys import glob from xml.etree import ElementTree as ET #批量读取Annotations下的xml文件 #per=ET.parse(r'C:\Users\rockhuang\Desktop\...
总结：数据清洗的一些总结
MrLevo520的博客
08-25 5324
前言 在整理项目的时候发现清洗过程是一个非常细节的过程，几乎贯穿始终，也是后续步骤特征提取等的前置条件，所以整理如下,因为展开较大，所以我已近上传mindnode脑图和原始照片尺寸，请在这里下载数据清洗脑图原版 致谢机器学习基础与实践（一）—-数据清洗箱形图为什么能检测异常值，原理是什么？五个步骤教你数据清洗数据清洗基本概念标准化矩阵 协方差矩阵 相关系数矩阵数据挖掘数据预处理之：异常值检测数据
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