1.coco编程是银河源码银河源码什么意思？
2.YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
3.详解视频中动作识别模型与代码实践
4.目标检测常用数据集格式
5.GroupSoftmax：利用COCO和CCTSDB训练83类检测器

coco编程是什么意思？

       COCO是指“Code Conversion Utility”，也就是银河源码银河源码代码转换工具，它是银河源码银河源码一个开放源代码的平台，具有良好的银河源码银河源码可扩展性。使用COCO，银河源码银河源码可以将不同语言之间的银河源码银河源码卡卡云 源码代码进行转换，例如C,银河源码银河源码 C++, Java等等，同时还能生成可视化的银河源码银河源码文档。这个工具主要面向企业级编程人员，银河源码银河源码在软件开发、银河源码银河源码测试和维护等方面起到重要的银河源码银河源码辅助作用。

       COCO还支持面向对象程序设计（OOP），银河源码银河源码并提供一套完整的银河源码银河源码库支持，包括数据处理、银河源码银河源码容器、银河源码银河源码图形界面、网络和多媒体等。OOP是一种面向对象的程序设计思想，将现实中的事物抽象成对象，而对象又组成了类，从而实现数据抽象、继承和封装等特性。COCO通过OOP实现了模块化、重用性和可维护性，让程序员更加高效地开发软件项目。

       COCO的出现，大大简化了企业级软件开发的工作，帮助程序员提高了工作效率。它适用于各种编程语言之间的转换，既可以在Windows平台上使用，也可以在Linux等其他平台上使用。当然对于初学者来说，道氏理论 源码COCO还是有一定的上手难度，需要花费一定时间和精力去学习和掌握。但只要掌握了它的原理和使用方法，就可以大大提升编程的效率和质量。

YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）

       LabVIEW实现YOLOX目标检测

       本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的实战操作。YOLOX是由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、数据增强、无锚点及标签分类等领域的优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的性能，并保持了极高的推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的ONNX模型进行推理。

       一、环境搭建

       部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，以及YOLOX ONNX模型。

       LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，以实现与ONNX模型的交互。

       二、模型的获取与转化

       方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...

       方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

        1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。

        2. 安装pycocotools。

        3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。

        4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

       三、post扫号源码LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测

       加载模型：将转换后的ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。

       目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。

       四、源码及模型下载

       链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F...

       总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。

详解视频中动作识别模型与代码实践

       摘要：本文详细解析视频动作识别的经典模型，并通过代码实践进行演示。视频动作识别涉及分析一段视频内容，判断其中的人物动作。与图像识别相比，视频分析需要考虑时间顺序和动作之间的关联性。由于视频分析的计算资源需求高，数据量庞大，并且需要处理时序因素，模型参数量也相应增加。然而，基于已有的图像模型，如ImageNet，OpenWrt 登录页面源码可以有效应用于视频模型训练，提高训练效果。本文将介绍视频动作识别领域的经典模型，包括旧模型和新模型，并通过代码实现进行实践。

       视频动作识别旨在解析视频内容，识别出人物所做的动作。这一领域相较于图像识别，不仅要分析静态，还要考虑序列间的时空关系。例如，仅凭一张无法确定某人扶门的意图是开门还是关门。

       视频分析领域发展相对较晚，与图像分析领域相比，面临着更大的挑战。主要难点在于需要强大的计算资源来处理视频内容，视频转换为进行分析导致数据量庞大。此外，视频分析模型需考虑时间顺序，通过时间关系联系图像，进行判断，这增加了模型的复杂性和参数量。

       得益于PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集的公开，图像领域诞生了许多经典模型。视频动作识别领域同样存在经典模型，本案例将详细介绍这些模型，并通过代码实践进行演示。首先，本案例将准备所需源代码和数据，单页下单源码通过ModelArts SDK将资源下载并解压。

       UCF-数据集将被选作为演示数据集，演示视频动作识别模型。接下来，我们将介绍视频动作识别的经典模型，从旧模型到新模型，逐步解析模型结构和工作原理。旧模型包括卷积网络+LSTM、3D卷积网络以及Two-Stream网络，新模型则引入了更有效的Two-Stream Inflated 3D ConvNets（I3D）模型，利用光流数据增强动作识别能力。

       为了捕获图像间的时空关系，I3D模型结合了多种结构改进，如光流计算和时间序列分析，有效提升模型识别精度。通过代码实现，我们将分别实践C3D模型（3D卷积网络）和I3D模型（Two-Stream Inflated 3D ConvNets），并展示训练过程、模型结构和具体实现细节。

       本案例将重点介绍C3D模型和I3D模型的结构与训练过程。C3D模型采用3D卷积网络处理视频，结合LSTM捕捉时间序列信息。I3D模型则在C3D基础上引入光流计算，增强模型对视频动作的识别能力。通过代码实践，读者将深入了解视频动作识别的经典模型和实际应用。

       在代码实现部分，我们将详细展示如何准备数据、构建模型结构、训练和测试模型的过程。例如，对于C3D模型，我们将讲解数据预处理、构建模型、训练模型和评估模型的方法。对于I3D模型，我们将介绍模型结构、参数定义、数据处理和模型预测的实现方式。

       通过本案例的代码实践，读者将能够亲自动手实现视频动作识别模型，理解模型原理，掌握模型训练与测试的关键步骤。这不仅有助于深入理解视频动作识别领域，还能为实际应用打下坚实的基础。

目标检测常用数据集格式

       我们常需利用标注工具如LabelImg、LabelMe等制作数据集，或使用开源数据集进行目标检测模型训练。这些数据集格式多样，不具一致性，目标检测数据格式又相对复杂。因此，为兼容框架和源码，我们通常需将自定义数据集转换为标准格式，如COCO格式和VOC格式，这两种格式因其知名度和解析库而广受欢迎。许多开源数据集都提供格式转换工具，而使用主流标注工具自行标注的数据集也已有许多成熟的开源转换代码。本文旨在介绍VOC和COCO数据集的格式，并说明如何组织数据集目录结构以方便转换。

       PASCAL VOC数据集源自同名竞赛，始于年，结束于年。虽然不是特别大型的目标检测数据集，但在COCO诞生前，它是非常流行的目标检测任务基准数据集。主要数据集为VOC和VOC，它们的格式相同。以下以VOC为例进行说明。

       根级目录下有5个目录：JPEGImages、Annotations、ImageSets、Layout和Action。JPEGImages目录存放所有，Annotations存放对应的XML标注文件，ImageSets文件夹下的txt文件用于数据集划分，Layout和Action文件夹分别按人体部位和动作类别分类。Segmentation文件夹存放分割数据集划分。对于通用目标检测任务，我们通常只需关注Main文件夹下的四个总体划分文件。

       VOC数据集的标注格式中，最外层为annotation标签，包含图像所在文件夹、文件名、来源、图像尺寸等信息，以及多个object标签，每个标签包含一个目标对象的信息。

       制作自定义VOC格式的数据集时，需构建三个文件夹：JPEGImages、Annotations和ImageSets/Main，其中Main文件夹存放train.txt、val.txt和test.txt等数据集划分文件。构建VOC格式数据集相对简单，因为LabelImg等工具生成的xml标注就是VOC格式所需的。

       COCO数据集是微软构建的一个大型目标检测基准数据集，包括检测、分割、关键点估计等任务。本文以COCO数据集为例进行说明。COCO数据集的关键文件包括unlabeled、train、val、test和annotations文件夹。annotations文件夹包含各种类型的标注文件，如instances_train.json和instances_val.json。

       COCO数据集的标注文件是json格式，包含info、licenses、images、categories和annotations五个部分。images部分包含信息，categories部分包含类别信息，annotations部分包含标注信息，如id、图像id、类别id、分割级别标注和边界框标注等。

       构建COCO数据集时，只需生成子集文件夹和标注文件夹，标注文件夹每个json对应一个子集的标注。VOC和COCO格式也可以互相转换，转换代码可在Github上搜索。

       YOLO格式虽然不常用，但其标注格式与VOC类似，为txt格式，每行包含一个目标框，空格分隔的数值代表目标框的位置和大小。

       本文介绍了目标检测中常见的两种数据集格式，VOC和COCO，理解这些格式有助于使用目标检测源码和框架。

GroupSoftmax：利用COCO和CCTSDB训练类检测器

       在CV领域，工程师常利用YOLO、Faster RCNN、CenterNet等检测算法处理业务数据，旨在优化模型性能。然而，当模型在实际业务中发挥作用时，CEO的质疑往往紧随而来。为解决这一问题，我们设计了GroupSoftmax交叉熵损失函数，以解决模型训练的三大挑战。该函数允许类别合并，形成新的组合类别，从而在训练时计算出各类别对应梯度，完成网络权重更新。理论上，GroupSoftmax交叉熵损失函数兼容多种数据集联合训练。

       我们利用了COCO和CCTSDB数据集，基于Faster RCNN算法（SyncBN），联合训练了一个包含类的检测器。在COCO_minival测试集上，使用GroupSoftmax交叉熵损失函数训练的模型在mAP指标上提升了0.7个点，达到.3，相比原始Softmax交叉熵损失函数，性能显著提升。此外，我们还训练了一个trident*模型，6个epoch在COCO_minival测试集上的mAP为.0，充分验证了GroupSoftmax交叉熵损失函数的有效性。

       基于SimpleDet检测框架，我们实现了mxnet版本的GroupSoftmax交叉熵损失函数，并在GitHub上开源了源码。GroupSoftmax交叉熵损失函数的原理在于允许类别合并形成群组，计算群组类别概率的交叉熵损失，进而对激活值进行梯度计算。具体而言，当目标类别属于某个群组类别时，其梯度为群组类别梯度与子类别预测概率的比值。这样，GroupSoftmax交叉熵损失函数在处理类别合并情况时，能够有效更新网络权重。

       实现GroupSoftmax交叉熵损失函数时，需要注意以下几点：

       1. 对于未标注类别的数据集，可理解为与背景组成新的群组类别。

       2. 在两阶段检测算法中，RPN网络应根据数据集特性调整为多分类，以适应模型训练需求。

       3. 联合训练COCO和CCTSDB数据集时，最终分类任务为1+类，未标注类别的数据集可与背景组成组合类别。

       4. 编写CUDA代码时，计算群组类别概率时，需加微小量避免分母为0导致的计算错误。