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。
先在MS COCO 的 trainval 上预训练,再使用 VOC2007 的 train+val+test 、 VOC2012的 train+val 微调训练,然后使用 VOC2012的test测试 ,这个用法是论文中经常看到的 07++12+COCO,这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果,因为VOC2012 test没有公布。 在各自数据集上分别进行建模和评测的用法比较少,基本上在早...
class VOCSegmentation(Dataset): """ 最后,通过torch.utls.data.Dataset自定义数据集类, 通过._getitem__函数,访问数据集中索引为idx 的输入图像及其对应的标签矩阵。 由于数据集中有些图像的尺寸可能小于随机裁剪所指定的输出尺寸,这些样本需要通过自定义的fiter 函数所移除。 此外,还对输入图像的RGB三个通道的值...
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。 20个类别如下图: 训练集和验证...
Pascal VOC(VisualObjectClasses)图像数据集是一个广泛应用于目标检测、对象分类和语义分割等计算机视觉任务的数据集。它是由英国牛津大学的计算机视觉研究组创建的,主要用于推动目标识别与分析领域的研究和发展。本文将介绍PascalVOC图像数据集的背景、特点以及在目标分类、目标检测和语义分割方面的应用。
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。
1-PascalVoc数据集介绍 09:12 2-项目参数与数据集读取 10:36 3-网络前向传播流程 06:30 4-ASPP层特征融合 11:23 5-分割模型训练 05:52 1-数据集与任务概述 07:27 2-项目基本配置参数 06:22 3-任务流程解读 08:15 4-文献报告分析 09:01 5-补充:视频数据源特征处理方法概述 09:58 ...
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
PascalVOC数据集简介 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。