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这篇博客针对《PythonTorchFasterCNN网络目标检测识别》编写代码#xff0c;代码整洁#xff0c;规… 程序示例精选 PythonTorchFasterCNN网络目标检测识别 如需安装运行环境或远程调试见文章底部个人QQ名片由专业技术人员远程协助 前言
这篇博客针对《PythonTorchFasterCNN网络目标检测识别》编写代码代码整洁规则易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录
一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助
一、所需工具软件 1. VS2019, Qt 2. C
二、使用步骤
代码如下示例 # coding:utf-8import json
import shutildata_root ./coco/
with open(data_rootannotations/instances_val2014.json, r) as f:annos json.load(f)
images annos[images]
imageid2image {}
for image in images:imageid2image[image[id]]image
categories annos[categories]
cateid2name{}
for cate in categories:cateid2name[cate[id]] cate[name]
image_final[]
annos_final[]
categories_final[{
id:1,
name: airplane}]
image_id1
anno_id1
imgid2airplane{}
for anno in annos[annotations]:if cateid2name[anno[category_id]] airplane:image_id_t anno[image_id]if image_id_t not in imgid2airplane:imgid2airplane[image_id_t] []imgid2airplane[image_id_t].append(anno)
mini_airplane/ imagename)image imageid2image[imgid]image[id] image_idimage_final.append(image)for anno in annos:anno[id] anno_idanno[image_id] image_idanno[category_id] 1anno_id1annos_final.append(anno)image_id1if image_id 100:break
instance {images: image_final,annotations:annos_final,categories: categories_final}
with open(mini_airplane_train.json, w) as f:json.dump(instance, f, indent1)
运行结果 三、在线协助
如需安装运行环境或远程调试见文章底部个人 QQ 名片由专业技术人员远程协助 1远程安装运行环境代码调试 2Visual Studio, Qt, C, Python编程语言入门指导 3界面美化 4软件制作 5云服务器申请 6网站制作 当前文章连接https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/132666851 个人博客主页https://blog.csdn.net/alicema1111?typeblog 博主所有文章点这里https://blog.csdn.net/alicema1111?typeblog
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