caffe資料集的製作有幾篇csdn上的博文還是蠻有用的。我總結了一下給大家連結上
深度學習caffe平臺--製作自己.lmdb格式資料集及分類標籤檔案
https://blog.csdn.net/guo1988kui/article/details/78356736
Caffe學習筆記3——製作並訓練自己的資料集
https://blog.csdn.net/hit2015spring/article/details/53511370#commentBox
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Caffe 資料集製作及使用
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caffe fcn資料集製作 -標籤
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caffe資料集的製作。本人小白都是自己一點點走過的坑。希望能幫到大家。
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Faster RCNN從demo到訓練自己的資料(3)——資料集製作篇
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資料集製作之xml檔案轉化為csv
# -*- coding: utf-8 -*- """ 將資料夾內所有XML檔案的資訊記錄到CSV檔案中 """ import os import glob import pandas as pd import xml.etree.ElementTree as ET os.chdir('
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論文Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks實現之資料集製作
1.資料集 本文采用的是STS資料集，如下圖所示，包括所有的2012-2016年的資料，而all資料夾包含2012-2015的所有資料。 每一個檔案的具體資料如下所示，每一行為一個三元組：<相似性得分，句子1，句子2>. 在實現時將all資料夾中的所有資料當作
VOC格式資料集製作
rename %% %圖片儲存路徑為： %E:\image\car %E:\image\person %car和person是儲存車和行人的資料夾 %這些資料夾還可以有多個， %放在image資料夾裡就行 %該程式碼的作用是將圖片名字改成000123.jp
VOC2007格式資料集製作
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關於資料集製作過程中對圖片的一些操作
#給圖片建立資料名稱列表: ls > list.txt 給當目錄下的圖片在當前目錄下一個名為list.txt的圖片名稱列表文字檔案 #在已建立圖片名稱列表文字檔案的前提下，給圖片增添型別號 在圖片所在的資料夾下開啟終端，執行下列命令： sed -i “1
影象分割 | FCN資料集製作的全流程（影象標註）
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COCO資料集擴充套件的幾個關鍵點
http://mscoco.org/資料集，我們需要擴充套件現有category型別，分割標註過程過耗時耗力，而且對於最終生成的json檔案的物件“segmentation”，我們首先需要區分我們使用的是COCO“things”還是COCO“stuff”。 1） COCO
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ubuntu 使用yolov3 yolo-tiny-v3 基於cudnn 7.1 + cuda 9.1 + opencv 3.4.0 以及yolo資料集製作
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