COCO、VOC、Scaled的区别
时间: 2024-06-02 10:13:38 浏览: 9
COCO、VOC和Scaled是三种常用的图像数据集,它们的区别如下:
1. COCO:COCO(Common Objects in Context)是一个比较新的图像数据集,它包含超过33万张图像,共包含80个类别的物体。COCO数据集的特点是图像质量高、物体密集、类别丰富,适合用于目标检测、图像分割等任务。
2. VOC:VOC(Visual Object Classes)是一个比较老的图像数据集,它包含超过11万张图像,共包含20个类别的物体。VOC数据集的特点是图像质量一般、物体分布较为分散,适合用于目标检测、分类等任务。
3. Scaled:Scaled是一个相对较小的图像数据集,它包含超过1万张图像,共包含4个类别的物体。该数据集的特点是图像质量高、物体密集、类别较少,适合用于模型快速迭代和验证。
综上所述,COCO和VOC是两个比较有代表性的图像数据集,而Scaled则是一个小型、高质量的数据集。选择使用哪种数据集,要根据具体任务的要求来决定。
相关问题
COCO、VOC、Scaled用的分别是什么模型
COCO、VOC、Scaled是常用的目标检测数据集,不是用于指代模型。不过,这些数据集可以用于训练和测试不同类型的目标检测模型,如:
- COCO数据集可以用于训练和测试基于深度学习的目标检测模型,如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
- VOC数据集也可以用于训练和测试基于深度学习的目标检测模型,如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
- Scaled-YOLOv4是一种基于YOLOv4的改进模型,使用了更高的分辨率和更长的训练时间,以提高检测精度和速度。
qpixmap scaled
QPixmap的scaled()函数是用来对图片进行缩放的。在引用\[1\]中的代码中,使用了pixmap.scaled(width(), height())来对图片进行缩放,然后将缩放后的图片设置为ui->imageWidget的背景。而在引用\[2\]中的修改后的代码中,直接将缩放后的图片设置为ui->imageWidget的背景,省略了中间的临时变量。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [QPixmap使用scaled()函数缩放失败](https://blog.csdn.net/TianYanRen111/article/details/119752967)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Qt:22---Pixmap](https://blog.csdn.net/qq_41453285/article/details/90372575)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)