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搞定系列:yolov7-segmention训练实例分割模型win版
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labelme转换数据集脚本代码解读
FL1623863129
2023-01-13 00:07:42
课时名称
课时知识点
labelme转换数据集脚本代码解读
本节讲解labelme转换数据集脚本代码
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Swin Transformer实战实例分割:训练自己的
数据集
Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。本课程将手把手地教大家使用
lab
elm
e标注和使用Swin Transformer训练自己的
数据集
进行图片和视频的实例分割。 本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 本课程以汽车驾驶场景图片和视频开展项目实践:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。 课程在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的
数据集
、准备自己的
数据集
、
数据集
格式
转换
(Python
脚本
完成)、修改配置文件、训练自己的
数据集
、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析。 本课程提供项目的
数据集
和相关Python程序文件。相关课程: 《Transformer原理与
代码
精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与
代码
精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与
代码
精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与
代码
精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的
数据集
》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的
数据集
》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与
代码
精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045
超简单!
lab
elm
e将json文件
转换
并制作语义分割
数据集
要使用
Lab
elm
e将多个JSON文件
转换
为语义分割格式,编写一个简单的
脚本
来遍历所有的JSON文件,并使用
Lab
elm
e的命令行工具进行
转换
。
Python按类别和比例从
Lab
elm
e
数据集
中划分出训练
数据集
和测试
数据集
Python、
Lab
elm
e、Json、目标检测、
数据集
Python实现从
Lab
elm
e
数据集
中挑选出含有指定类别的
数据集
Python、
Lab
elm
e、Json、目标检测、
数据集
[课程][原创]yolov7训练自己
数据集
实例分割模型
众所周知,yolov7不仅仅是一个目标检测框架,现在已经集成姿态检测,实例分割。...学会如何使用roboflow或者
lab
elm
e标注自己实例分割
数据集
。学会如何训练和测试自己实例分割模型。yolov7入门者和初学者。
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