怎做网站转app,网站设置什么意思,加速器免费加速,网站内页降权 关键词排名下降人工智能数据集可视化统计分析工具#xff1a;快速了解你的数据集 简介特征示例报告安装用法 简介
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Lightly Insights可以轻松获取关于机器学习数据集基本洞察的工具可以可视化图像数据集的基本统计信息仅需提供一个包含图像和对象检测标签的文件夹它会生成一个包含指标和图表的静态 HTML 网页。
[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料请参阅 MarkAI Github
特征
支持所有可以使用Labelformat包读取的对象检测标签格式。其中包括 YOLO、COCO、KITTI、PascalVOC、Lightly 和 Labelbox。显示图像、对象和类别计数分析有多少图像没有标签并提供它们的文件名。显示图像样本显示图像和物体尺寸的分析显示每个类的分析包括对象大小、每个图像的计数、位置热图等。
示例报告 安装
pip install lightly-insights用法
Lightly Insights 报告由 python 脚本生成。下面的示例使用PascalVOC 2007数据集。您可以按照示例下载它~450MB
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar要运行 Lightly Insights我们需要提供
图片文件夹。在我们的例子中就是./VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages。物体检测标签。对于 PascalVOC构造函数需要带有注释 ./VOCdevkit/VOC2007/Annotations和类列表的文件夹。 from pathlib import Path
from labelformat.formats import PascalVOCObjectDetectionInput
from lightly_insights import analyze, present# Analyze an image folder.
image_analysis analyze.analyze_images(image_folderPath(./VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages)
)# Analyze object detections.
label_input PascalVOCObjectDetectionInput(input_folderPath(./VOCdevkit/VOC2007/Annotations),category_names(person,bird,cat,cow,dog,horse,sheep,aeroplane,bicycle,boat,bus,car, motorbike,train,bottle,chair,diningtable,pottedplant,sofa,tvmonitor)
)
od_analysis analyze.analyze_object_detections(label_inputlabel_input)# Create HTML report.
present.create_html_report(output_folderPath(./html_report),image_analysisimage_analysis,od_analysisod_analysis,
)要查看报告请打开./html_report/index.html.
