猫咪数据集

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所属分类：综合数据标签：（无）

来源： Moonapi

更新时间： 2024-04-27 最新数据时间：自动更新

数据集简介：

ContextThe CAT dataset includes over 9,000 cat images. For each image, there are annotations of the head of cat with nine points, two for eyes, one for mouth, and six for ears.ContentThe annotation da

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猫咪数据集简介 Context The CAT dataset includes over 9,000 cat images. For each image, there are annotations of the head of cat with nine points, two for eyes, one for mouth, and six for ears. Content The annotation data are stored in a file with the name of the corresponding image plus ."cat" at the end. There is one annotation file for each cat image. For each annotation file, the annotation data are stored in the following sequence: Number of points (default is 9) Left Eye Right Eye Mouth Left Ear-1 Left Ear-2 Left Ear-3 Right Ear-1 Right Ear-2 -Right Ear-3 Acknowledgements Weiwei Zhang, Jian Sun, and Xiaoou Tang, Cat Head Detection - How to Effectively Exploit Shape and Texture Features, Proc. of European Conf. Computer Vision, vol. 4, pp.802-816, 2008. Dataset originally found on the Internet Archive at https://archive.org/details/CAT_DATASET 文章目录：0.前言1.猫狗分类数据集1.1数据集下载（可选部分）1.2数据集分析2.猫狗分类数据集预处理2.1训练集和测试集划分2.2训练集和测试集读取3.剩余代码4.总结0.前言同为计算机视觉任务，最经典的MNIST手写数字… 一、概要2020年6月10日，Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了，由于YOLOv5是在PyTorch中实现的，它受益于成熟的PyTorch生态系统，支持更简单，部署更容易，相对于YOLOv4，YOLOv5具有以下优点：速度更快。在YOLOv5 Colab notebook上，运行TeslaP100，我们看到每张图像的推理时间仅需0.007秒，这意味着每秒140帧（FPS），速度是YOLOv4的2倍还多。精度更高。在Rob 超过9,000张带有面部标注特征的猫的图像数据集