1.数据集转换、划分、统计信息脚本(比如lh_voc_xxx_2_coco_xxx.py)
常见的数据集有下列几种
| coco格式(标注为json) | voc格式(标注为xml) | voc格式(标注为txt) | tfrecord格式 |
|---|
常见的预测文件有下列几种
| coco格式(json) | darknet格式(classes.txt) |
|---|
2.数据集可视化脚本(比如lh_coco_label_imshow.py) 支持coco格式和voc格式的可视化
3.多模型结果模型融合脚本和四种常见nms算法实现(比如lh_pred_nms_to_best.py)
4.pytorch读取数据集的pipeline脚本(比如lh_torch_datasets_pipeline.py)
5.力扣算法(比如lh_algorithm_xxx.py)
6.目标检测评估脚本(比如lh_coco_eval.py)
7.多种学习率衰减的pytorch实现脚本(比如lh_implements_lr_decay_schedule.py)
8.损失函数注释(比如lh_focal_loss_and_smooth_l1_loss.py)