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要做一个COCO dataset格式的数据集。标注格式的segmentation里的ploygon和RLE具体都是什么？"iscrowd… 知乎用户 9 人赞同了该回答 本coco爱好者和肥宅快乐水代言人强答~ 由于经常喝coco，我还发掘了些不为人知的coco隐藏菜单，让你在点单时甩开众人一条街，喝得小众又美味！ ！ 具体的点单攻略在之前的答案里详细写过了，欢迎查阅： coco有什么好喝的奶茶？ 谢邀，利益相关，CV新人，说一点我的经验，仅供参考，一般sota的论文可能都在arxiv上（竞赛除外）。 但是我们需要比较的更多的是已经published的文章，所以我们重点关注顶会以及期刊，干货如下： 1、实验室维护一个paper list，一般CV的最好结果都在三大会以及一些顶级期刊上，所以每次都会议出来. 推理的话，一张 3090 完全够用；训练的话，标准配置是4卡，每张卡 batchsize =8，总batchsize=32，总共大概需要40GB显存。所以，至少需要两张24GB 3090，每张batchsize设置成为16，才可以根据标准配置进行训练。 目标检测 以最大规模的InternImage-H为骨干网络，以DINO作为基础检测框架，在Objects365数据集上进行预训练，然后在COCO数据集上进行微调。 该模型在目标检测任务中达到了65.4%的最优结果，突破了COCO目标检测的性能边界。 在检测的类别中（不计算背景）和图像数量上，COCO不算最多的，但是在boundingbox的数量上COCO几乎是ImageNet Det的2倍，然而ImageNet Det的图像数量（这里只计算了至少包含一个groundtruth的图像）却远远多于COCO。也就是说平均每张图像COCO的物体数量是十分多的，这对检测器提出了很高要求。 另一个角度.
coco是一个喜欢口哨、口哨和红色长靴的女孩。每天都是和好朋友Eddie、和经常在一起的Gusha以及许多伙伴一起的小冒险。大家都喜欢在这里玩!今天，Coco将带着许多微笑，踏上激动人心的冒险之旅! 插画家:坂本三郎 生于东京。在美国和欧洲的大学美术·学习动画片。回国后作为插画家活跃。在法国.
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