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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 投稿作者：极链AI研究院顾寅铮 今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。 该数据集总共包含63万张图像，覆盖365个类别，高达1000万框数，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点，远超Pascal VOC、COCO等传统数据集。关于Objects365的论文 [1] 近日在两年一度的计算机视觉顶会ICCV 2019中发表，同时在不久前结束的谷歌目标检测赛Open Images Challenge 2019 – Object Detection Track [2] 中排名前三的队伍都使用了Objects365作为额外数据集并取得mMAP平均提升2至3个百分点。 1. 规模 数据集包括人、衣物、居室、浴室、厨房、办公、电器、交通、食物、水果、蔬菜、动物、运动、乐器14个大类，平均每一类有大约26个小类。 Objects365与其他数据集的比较 如图1所示，比起COCO数据集 [3]，Objects365具有5倍的图像数量、4倍的类别数量、以及10倍以上标注框数量。在数量上，唯一规模超过Objects365的OpenImages数据集 [4] 具有标注精度不高及覆盖不全等明显缺点

一、简介 官方网站：http://cocodataset.org/ 全称：Microsoft Common Objects in Context （MS COCO） 支持任务：Detection、Keypoints、Stuff、Panoptic、Captions 说明：COCO数据集目前有三个版本，即2014、2015和2017，其中2015版只有测试集，其他两个有训练集、验证集和测试集。 （本贴内容来源于官网+个人理解与描述） 二、数据集下载 方法一：直接官网下载（需要FQ）。 方法二：本人已把官网数据集放在 百度云网盘 ，可自行下载（无需FQ）。 三、数据集说明 COCO数据集包括两大部分：Images和Annotations Images：“任务+版本”命名的文件夹（例如：train2014），里面为xxx.jpg的图像文件； Annotations：文件夹，里面为xxx.json格式的文本文件（例如：instances_train2014.json）； 使用COCO数据集的核心就在于xxx.json文件的读取操作，下面详细介绍annotation文件的组织结构和使用方法。 3.1 通用字段 　　COCO有五种注释类型对应五种任务:目标检测、关键点检测、实物分割、全景分割和图像描述。注释使用JSON文件存储。每个xxx.json的内容整体为一个字典，key为“info”、

最近需要对COCO数据集与旷世数据集进行处理，在网上查了相关资料后感觉不是特别多。COCO最起码还有API支持，旷世基本都没有，因此做个笔记，简要的写个脚本希望可以帮助到相关同学。脚本简陋，只起到抛砖引玉的作用，还望海涵。 github: https://github.com/pansionpan/convert_coco_object365 1.COCO/旷世数据集转VOC 不多啰嗦直接上代码： 一共三个py文件： main.py import os import argparse from cooc_annos2voc import main_coco from object365_annos2voc import main_object365 headstr = """\ <annotation> <folder>VOC</folder> <filename>%s</filename> <source> <database>My Database</database> <annotation>COCO</annotation> <image>flickr</image> <flickrid>NULL</flickrid> </source> <owner> <flickrid>NULL</flickrid> <name>company</name> </owner>

COCO 音乐站-原型设计报告 一、项目简介 coco音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,是一个有态度有灵魂的的音乐平台，是一个更加亲切，更加温暖的音乐平台，专注为用户打造全新的音乐生活。 GITHUB源码 https://github.com/xiao-bailong/coco_music 需求分析 https://www.cnblogs.com/jamessyx/p/11757531.html 二、原型分析 1、登录/注册界面 主界面为推荐内容，上方会有最新音乐专辑海报的轮转宣传。 下方是根据用户所听歌曲，对其进行个性化的推荐，显示了部分相关歌单以及MV。 左边为目录栏，通过点击目录栏可以快捷的切换到其他界面。 来源： https://www.cnblogs.com/jamessyx/p/11974306.html

一.项目简介 　　coco音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,是一个有态度有灵魂的的音乐平台，是一个更加亲切，更加温暖的音乐平台，专注为用户打造全新的音乐生活。 二.总体设计 1.用例图 　　coco音乐站的执行者为用户和管理员，用例即是执行者所要实现的功能，对用户来说，用例为注册，登录，听歌，维护歌单，评论及搜索六个大功能，对管理员来说，用例为上架作品，删除作品，生成排行榜，推荐歌曲以及推荐歌单五个功能。 2.类图 　　类图是静态图的一种，我们为coco音乐站设计了九个类，分别为admin,comment,rankinglist,song,songlist,user,singer,songlist_song,recommend。其中song与comment，songlist与comment,user与songlist,singer与song为一对多的关系，song与songlist_song，songlist与songlist_song为多对一的关系，rankinglist依赖于song,recommend依赖于songlist_song。 3.时序图 　　根据要实现的六个需求，coco音乐站的时序图分为听歌功能，推荐管理，搜索功能，歌单维护，管理单曲，评论功能六张时序图。 　　听歌功能是用户在进入主页面后，搜索歌单库或歌曲库后选择所想听的单曲进行听歌的功能。 　

1.1跳板机 跳板机就是一台服务，开发或者运维人员在维护的过程中首先要统一登录到这台机器上，如何在登录到目标设备进行维护或操作 跳板机的缺点 1.没有实现对运维人员的行为控制和审计 服务器出现了问题，无法追责 1.2 堡垒机介绍 在一个特定网络环境下，为了保障网络和数据不受外界入侵和破坏，而运用各种技术手段实时收集和监控网咯环境中每一个组成部分的系统状态、安全事件、网络活动，以便集中报警、及时处理及审计定责。 我们又把堡垒机叫做跳板机，简易的跳板机功能简单，主要核心功能时远程登录服务器和日志审计。 比较优秀的开源软件jumpserver，认证、授权、审计、自动化、资产管理 商业堡垒机：齐治，CitrixXenApp 1.3 搭建简易堡垒机 具备堡垒机的条件时，该机器有公网和私网IP，其中私网和机房其他机器互通 设计堡垒机思路 跳板机安全设置（iptables端口限制、登录限制sshd_config） 用户、目录权限限制 1.4Jumpserver概述 Jumpserver是一款使用python，Django开发的开源跳板机系统，为了互联网企业提供了双因子认证，授权，审计自动化运维等功能。 官方地址：http://www.jumpserver.org/ 1.5 jumpserver可以实现的功能 1.6搭建Junmpserver跳板机/堡垒机 组件说明 Jumpserver

cocodataset / cocoapi - 配置环境 https://github.com/cocodataset/cocoapi COCO API - Dataset http://cocodataset.org/ COCO is a large image dataset designed for object detection, segmentation, person keypoints detection, stuff segmentation, and caption generation. This package provides Matlab, Python, and Lua APIs that assists in loading, parsing, and visualizing the annotations in COCO. Please visit http://cocodataset.org/ for more information on COCO, including for the data, paper, and tutorials. The exact format of the annotations is also described on the COCO website. The Matlab and Python APIs

COCO简介： COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集. 官方说明网址： http://mscoco.org/ 。 该数据集主要有的 特点 如下： （1）Object segmentation; （2）Recognition in Context; （3）Multiple objects per image; （4）More than 300,000 images; （5）More than 2 Million instances; （6）80 object categories; （7）5 captions per image; （8）Keypoints on 100,000 people. 微软在ECCV Workshops里发表这篇文章：Microsoft COCO: Common Objects in Context。 从这篇文章中，我们了解了这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。 图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label 。 该数据集主要解决 3个问题 ：目标检测，目标之间的上下文关系，目标的2维上的精确定位。 数据集的对比示意图： 数据集分类：

1.数据集格式需要转换成coco格式 需要coco数据集格式，json存储格式。如果用labelImg标注的voc格式需要转换格式。 https://github.com/xuhuasheng/labelImg_voc2coco 2.数据集文件夹准备 在datasets目录下建立三个文件夹， annotations 、 train 、 val 。 annotations 存放train.json和val.json。 train 和 val 文件夹分别存放训练集和测试集的图片， .jpg格式的RGB三通道图片 2. 链接到自己的数据集 在 detectron/datasets/dataset_catalog.py 里的 _DATASETS={} 添加自己的数据集链接。 注意 数据集变量的名字要包含 coco_ （因为这里是coco格式，其他的格式也有要求），这很重要，因为之后detectron会检查数据集的正确性。 4.修改配置文件config.yaml 配置文件里基本是模型的各种参数，调参也是在这里面调。 这里使用的是 faster-rcnn-R50-FPN 模型，仅用作目标检测，并没有mask目标分割 configs/12_2017_baselines/e2e_faster_rcnn_R-50-FPN_1x.yaml 主要修改一下几项（蓝色修改部分， NUM_CLASSES:

版权声明：belongs to tony2278 https://blog.csdn.net/tony2278/article/details/90210713 pycocotools ― COCO数据集专用，也可以通过 pip安装 COCO数据集的标注格式 【Mask R-CNN】（十二）： 代码理解coco.py coco格式的数据集进行训练 labelme数据转成COCO数据 MS COCO数据标注详解 数据准备 在repo下创建一个数据文件夹， cd {repo_root} mkdir data 确保根据下面的文件结构将文件放置好： coco ├―― 注释 | ├―― instances_minival2014.json │ ├―― instances_train2014.json │ ├―― instances_train2017.json │ ├―― instances_val2014.json │ ├―― instances_val2017.json │ ├―― instances_valminusminival2014.json │ ├―― person_keypoints_train2014.json │ ├―― person_keypoints_train2017.json │ ├―― person_keypoints_val2014.json │ └――