MMDetection新手教程

系列文章目录

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例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用


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文章目录

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 数据集准备
  • 评价指标
  • config 文件
    • 1.引入库
    • 2.读入数据
  • 总结


前言

MMDetection新手教程_第1张图片

数据集准备

re 正则表达式

train valid test

COCO数据集 一个大字典
一个文件保存所有的标注

images
annotation
categories

cuda环境: nvcc - V

安装特定版本

遇到问题多看issue

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

评价指标

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

config 文件

字典
打印出所有的来

python config/misc/print_config.py xxx.py > config.txt

1.引入库

代码如下(示例):

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。


总结

提示:这里对文章进行总结:

例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

你可能感兴趣的:(python,机器学习,人工智能)