可以节省大量时间的 Deep Learning 效率神器——Alfred

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最近在逛社区的时候，发现一个很方便，可以节省大量时间的Deep Learning效率神器，Alfred，这个库可以解决很多我们在学习过程中会遇到的问题，比如OpenCV写中文、可视化和转换YOLO、COCO、VOC格式数据集、计算和可视化目标检测模型评估mAP，甚至还有可视化3D框、渲染3D模型的功能。

Alfred这个库目前有689个star，121个fork，这个库有如下功能模块：

功能1：支持画框、画分割图、关键点，以及点云数据的3D框，如绘制分割图。

3D可视化

功能2：可以使用命令可视化COCO、VOC、YOLO格式的数据标注，并且还可以实现将coco格式数据转换为yolo或者voc格式数据、voc格式数据转换为yolo格式数据、yolo格式数据转换为voc格式数据、合并两个VOC数据集功能。可视化yolo格式数据集可视化coco格式数据集

功能3：切割coco数据集或者voc数据集、txt文件将其划分train和val功能、按照类型统计文件个数、将视频提取为图片、图片合成视频的功能。

功能4：在图像上绘制中文文字，不会出现XXXX编码错误问题，如下所示使用alfred的put_cn_txt_on_img函数进行在图片上进行中文显示

功能5：计算目标检测模型性能评估的mAP并将结果可视化，只要将真实框和评估检测的结果，以及图片按照如下格式，再使用alfred命令就可以自动计算和可视化mAP。

还有一些其它的功能，比如：可视化网络模型结构、YOLO模型评估、绘制KITTI数据集的3D检测框、渲染和绘制3D模型、部署tensort模型、cuda检测、GPU打印等3D渲染

Alfred的地址： https://github.com/jinfagang/alfred，在命令行中使用命令，pip install alfred-py,  就可以直接pip 安装使用。

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