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如何从Open Images中提取物体边界框

百万图像等着你

如何从Open Images中提取物体边界框

Open Images是一个包含9百万张图像的数据集。这些数据有着图像级别的标注以及数千个类别的边界框。第四版Open Images关注于物体检测，标记了190万张图像中的超过600类物体。

下面这份Notebook演示了如何从Open Images v4中提取人脸的边界框，请访问Github查阅。

https://github.com/yinguobing/open_images/blob/master/open_images.ipynb

Cover photo by John Westrock on Unsplash

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我是国冰，独立AI开发者。十多年技术一线——半导体显示、智慧城市到自动驾驶；现在一个人+AI，接AI落地项目，从梳理需求到系统落地，陪你走通。

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扩散模型Stable Diffusion

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输入这样一句话：“beautiful future city with high speed train and flying cars high quality detailed photorealistic”，你可以得到下面这样一张图像： 按照提示文本生成图像，这就是Stable Diffusion所做的事情。Stable Diffusion是由德国海德堡大学的Robin Rombach等人在2022年的文章"High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"中提出的。难得可贵的是作者将其实现开源，从而极大的促进了后续的衍生品开发。使用Stable Diffusion二次开发的应用正呈现百花齐放的状态。 你可以在https://civitai.com看到更多Stable Diffusion生成图像样例。 * 开源实现：https://github.com/CompVis/stable-diffusion#stable-diffusion-
尹国冰

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