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Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别
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前言
这篇博客针对《Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
运行结果
文章目录
一、所需工具软件
二、使用步骤
1. 主要代码
2. 运行结果
三、在线协助
一、所需工具软件
1. VS2019, Qt
2. C++
二、使用步骤
代码如下（示例）：
# coding:utf-8'''import json
import shutildata_root = './coco/'
with open(data_root+"annotations/instances_val2014.json", 'r') as f:annos = json.load(f)
images = annos["images"]
imageid2image = {}
for image in images:imageid2image[image['id']]=image
categories = annos['categories']
cateid2name={}
for cate in categories:cateid2name[cate['id']] = cate['name']
image_final=[]
annos_final=[]
categories_final=[{
"id":1,
"name": "airplane"}]
image_id=1
anno_id=1
imgid2airplane={}
for anno in annos['annotations']:if cateid2name[anno['category_id']] == 'airplane':image_id_t = anno['image_id']if image_id_t not in imgid2airplane:imgid2airplane[image_id_t] = []imgid2airplane[image_id_t].append(anno)
'mini_airplane/' + imagename)image = imageid2image[imgid]image['id'] = image_idimage_final.append(image)for anno in annos:anno["id"] = anno_idanno["image_id"] = image_idanno["category_id"] = 1anno_id+=1annos_final.append(anno)image_id+=1if image_id >=100:break
instance = {"images": image_final,"annotations":annos_final,"categories": categories_final}
with open('mini_airplane_train.json', 'w') as f:json.dump(instance, f, indent=1)运行结果
三、在线协助：
如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！
1）远程安装运行环境，代码调试
2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3）界面美化
4）软件制作
5）云服务器申请
6）网站制作
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