labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练

coco训练集trainvalno5k.part（2014），coco训练集train图片相对路径，如果找不到图片路径，将相对路径改为绝对路径

这份成果呈现为一个Onnx模型文件，经过coco128seg数据集在YoloV8 Segment任务中的训练。该文件涵盖了80个预测类别。

MNIST数据集,包含mnist二进制原始文件,生成的jpg图像文件,及二进制文件转化为JPG的程序。

水果识别的图片集，可通过此数据集训练并建立模型，通过模型检测水果

你汇总了关于卡车数据集和yolov5训练数据集的资源。卡车数据集包含了丰富的卡车图像和标注信息，适用于计算机视觉领域的研究和算法训练。yolov5训练数据集是针对目标检测任务优化的数据集，包含了大量经

将自己的数据集划分为py-faster-rcnn所需的集（训练集、验证集、训练验证集、测试集），读取xml文件生成对应的txt文件。

针对coco2017中的单目标数据集进行了筛选，同时提供了相应的yolo格式的标签，方便研究和应用者使用。

在进行image captioning实验时，常用的数据集如COCO、Flickr8k和Flickr30k等已经处理好了格式，但如果需要使用自定义的数据集，就需要将其转换为json格式。本文将分享一份

微软发布的COCO数据库, 除了图片以外还提供物体检测, 分割(segmentation)和对图像的语义文本描述信息. COCO数据库的网址是: MS COCO API - http://mscoco

CoCo数据集是一个广泛应用于目标检测、分割和姿态估计的基准数据集，它包含超过33万个标注框和超过20万个标注实例，涵盖80多个常见类别。CoCo数据集最大的特点是其标注精度和类别覆盖广度，是许多深度