Pascal VOC2012官网地址:host.robots.ox.ac.uk/pa 官方发表关于介绍数据集的文章 《The PASCALVisual Object Classes Challenge: A Retrospective》:host.robots.ox.ac.uk/pa pascal voc2012 1 简介 PASCAL VOC挑战赛 (The PASCAL Visual Object Classes )是一个世界级的计算机视觉挑战赛,PASCAL全称:Pattern Analy...
对于现在的研究者来说比较重要的两个年份的数据集是 PASCAL VOC 2007 与 PASCAL VOC 2012,这两个数据集频频在现在的一些检测或分割类的论文当中出现。 视觉任务 目前最完整的数据集是PASCAL VOC 2012数据集,而大多数研究者普遍使用的是PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012这2个数据集,它们二者是互斥的,不相容的。
分析PASCALVOC数据集的分类部分,可以从以下几个方面进行讨论: 2. 物体大小和形变:在PASCAL VOC数据集中,不同类别的物体尺寸和形态差异很大。有的物体较小,如"bottle"、"tvmonitor";有的物体较大,如"boat"、"horse"。这对于模型的目标检测和分类能力提出了一定的挑战,需要模型能够处理不同物体大小和形变的情况。
我们在通过PIL读取的时候已经将8-bit的图像数据格式进行了转化,将8-bit彩色转化为8-bit灰度图,灰度的值就是这个假彩色的值。而且要注意上面我们把通过PIL读取然后转化为numpy数组的图像进行了这个img_32[img_32==255] = -1操作,这个操作会作用是什么,我们发现了在png标记图中,每个要分割的内容颜色填充都有一层...
PASCAL VOC 2007(Visual Object Classes)数据集最初是由欧洲计算机视觉会议(European Conference on Computer Vision,ECCV)发起的一个项目,主要用于目标检测、图像分类和语义分割任务。 PASCAL VOC 2007数据集一共有9963张图片,其中训练集和验证集5011张,测试集4952张,包含了20个类别。
Pascal VOC数据集部分样本 创新奇智AInnoDetection算法 创新奇智提出的AInnoDetection模型算法，使用著名的二阶段检测算法，采用数据增强来扩充训练数据，包括填充小物体和mixup的方法。通过以上步骤，使检测模型能够对小物体检测效果更好，同时能够使模型预测效果更好，更健壮。模型选择著名的二阶段检测网络，骨干网络使用...
PascalVOC数据集是PASCAL VOC挑战官方使用的数据集。该数据集包含20类的物体。每张图片都有标注,标注的物体包括人、动物(如猫、狗、岛等)、交通工具(如车、船飞机等)、家具(如椅子、桌子、沙发等)在内的20个类别。每个图像平均有2.4个目标,所有的标注图片都有目标检测需要的标签。
此外Pascal VOC还提供一些很有意思的标注数据包括行为识别、人体Layout分析等。 行为识别数据:预测图像中人的行为动作 Person Layout标注,检测人与其各个身体组成部分,如果手、脚、头等 2. 数据集结构与描述
Pascal VOC 是计算机视觉领域的重要榜单和数据集,被用于评估目标检测算法的性能,其数据量小且不平衡,达到高性能难度较大。近日,阿里安全图灵实验室宣布,其开发的相关算法已在相关数据集上多次刷新 Pascal VOC 世界纪录。 目标检测是计算机视觉重要的一项任务,许多相关研究都在围绕提升检测的精确度和可识别图中的目标数...
下图是Pascal VOC数据集格式。 1、Annotations目录是存放xml文件; 2、ImageSets目录是存放txt文件,主要是测试集、训练集、验证集等文件名称的集合; 3、JPEGImages目录是存放图片文件(jpg); Pascal VOC数据集格式 下面代码主要是生成指定的训练集、验证集。