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idx是什么文件(idx是什么意思啊)

目前，作为机器学习领域最热门的研究方向之一，计算机视觉相关技术一直备受关注 。其中，目标检测是计算机视觉领域的常见问题之一，如何平衡检测质量和算法速度至关重要 。对于这个问题，计算机视觉工程师、VirtusLab创始人Piotr Skalski表达了自己的经验，并分享了关于他最喜欢的计算机视觉算法YOLO的实用信息 。以下是他的全文 。
序
YOLO是我最喜欢的计算机视觉算法之一 。很长一段时间，我打算为它写一篇博文 。然而，我不希望它成为另一篇详细解释YOLO背后工作原理的文章 。网上有很多文章很好的涵盖了它的理论知识 。另外，如果想加深对这种架构的理解，直接从源代码中获取信息，阅读源文件(https://arxiv . org/ABS/1506.02640)也是一个不错的方法 。
基于YouTube-8M数据集的篮球运动员移动检测
这一次，我将向您展示如何快速创建一个目标检测模型，成本相对较低，并且使用的机器功能不太强大 。这个模型可以检测你选择的任何物体 。如果你需要在工作中快速测试你的想法，或者只是有很短的时间在家里建立你的项目，这是一个很好的方法 。去年，我有机会进行了几次这样的实验，本文中所有的可视化结果都来自于这些项目 。
注意:这一次，我们将主要使用开源库和工具，因此我们网站上的代码量将是最小的 。然而，为了鼓励您使用YOLO，并为您的项目提供一个起点，我还提供了一个脚本，允许您下载我的预训练模型和所有配置文件和测试数据集 。和往常一样，你会在我的GitHub上找到一切:https://GitHub . com/skalskip/ilearndeeplearning . py/tree/master/02 _ data _ science _ toolkit/02 _ yolo _ object _ detection 。
YOLO
所有不知道YOLO是什么的人不要担心，也不要去任何地方寻找信息！现在让我简单解释一下我在说什么 。
YOLO是一个实时目标检测算法，这是第一个算法来平衡质量和速度的检测提供 。通常，这类最强大的模型都是基于卷积神经网络的，这次也不例外 。我们所说的“目标检测模型”是指，我们不仅可以用它来找出给定照片中的对象，还可以用它来指示它们的位置和数量 。其中，该模型用于机器人和汽车行业，因此检测速度非常重要 。从2015年开始，算法已经迭代了三次，有针对TinyYOLO等移动设备设计的变种 。手机版精度有限，但计算要求更低，运行速度更快 。
数据集
和深度学习一样，创建模型的第一步是准备数据集 。监督学习就是看标签的例子，在数据中找到不显眼的模式 。我必须承认，创建一个数据集是一项相当无聊的任务，所以我准备了一个脚本，允许您下载我的象棋数据集，并看看YOLO在这个例子中是如何工作的 。
但是那些想要建立自己的数据集的人面临着挑战 。为了实现这个目标，我们需要收集一组图像并创建匹配的标记文件 。图片应该包含我们要识别的对象，数据集中所有对象的类分布应该是相似的 。正如你所看到的，在我的第一个项目——篮球探测器中，我使用了游戏视频中的帧 。
篮球数据集的图像样本
标签文件应该与图像同名，但显然具有不同的扩展名，并且应该位于并行目录中 。最佳数据结构如下 。除了图像和标签目录，我们还必须准备class_names.txt文件，该文件定义了我们计划检测的对象类的名称 。这个文件的每一行代表一个类，应该包含一个或多个不带空的单词 。
标记
不幸的是，YOLO需要一种特定的标签格式，大多数免费标签工具都不支持这种格式 。为了消除从VOC XML、VGG JSON或其他广泛使用的格式中解析标签的需要，我们将使用make sense . ai(https://www . make sense . ai/)，这是我在GitHub(https://GitHub . com/skal skip/make-sense)上开发的一个免费开源项目 。该编辑器不仅支持直接导出到YOLO格式，而且是直观的，可以在浏览器中工作，无需安装 。此外，它还支持各种旨在加快您的标签工作的功能 。可以使用MakeSense查看人工智能支持的标记过程 。
AI支持用makesense.ai做标记
工作完成后，我们可以下载一个. zip文件，其中包含一个. txt文件 。每个这样的文件对应于一个标记的图像，并描述照片中的可见对象 。如果我们打开其中一个文件，我们会发现每一行都是class _ IDX x _ center y _ center width height类型 。其中class_idx表示class_names.txt文件中指定标签的索引(从0开始计数) 。其余参数描述单个对象周围的边界框，它们可以取0到1之间的值 。幸运的是，大多数时候我们不需要考虑这些细节，因为编辑器会为我们处理一切 。YOLO格式的标签示例如下 。


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