小鸡炖技术的coco数据集
时间: 2023-09-21 21:10:49 浏览: 61
小鸡炖技术的coco数据集是指在使用labelme工具将数据集标注为coco格式后得到的数据集。具体操作步骤如下:
1. 首先,将准备好的数据集分成两份,一份作为训练集,一份作为测试集。将训练集数据放在yolact-master\data\coco\train2014文件夹下,将测试集数据放在yolact-master\data\coco\val2014文件夹下。
2. 接下来,需要安装cocoapi。在E:\mmdetection2.0\cocoapi\PythonAPI目录下执行命令python setup.py build_ext install,以安装cocoapi依赖。
3. 最后,运行labelme2coco.py脚本,可以将labelme标注的数据集转换为coco格式。运行命令python labelme2coco.py即可完成转换。
通过这样的操作,就可以将小鸡炖技术的数据集转换为coco格式,以便后续在模型训练中使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【实例分割yolact++】从头训练自己的yolact++模型](https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/120460375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [关于Win10系统下mmdetection 2.0环境配置笔记](https://blog.csdn.net/qq_45445740/article/details/114676779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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