voc_data = datasets.VOCSegmentation(root='train_data', year='2012', image_set='train', download=True) 下载完成后获得的文件夹内容如下: SegmentationClass: 语义分割标签,只是对每个像素进行类别标注,通常是一个类别的标识符。它不关心同类中不同实例的区分。(只是区分猫和狗) SegmentationObject: 实例分割...
PASCAL VOC数据集概述 PASCAL VOC数据集最初由欧洲计算机视觉会议(ECCV)发起,旨在推动目标检测、图像分类和语义分割等计算机视觉任务的发展。该数据集自2005年起每年更新,直至2012年停止更新,其中PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012是使用最为广泛的两个版本。 数据集结构 PASCAL VOC数据集通常由以下五个主要部分构成: ...
bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor PASCAL VOC 2012 数据集文件目录结构: Annotations:包含xml文件,其中有检测、分类等任务的标签 ImageSets:定义了训练集、验证集与测试集的划分 JPEGImages:原始图像 SegmentationClass:语义分割的标签 (RGB) SegmentationObject:实例分割的标签 (RGB) Seman...
本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分...
最近要写paper,语义分割部分需要公开的数据集来跑对比实验,于是选择了VOC2012公开数据集(因为比较小嘿嘿)。 VOC提供免费的服务器给用户进行评测,但是一周限制两次。并且提交自己的运行结果进行评测的过程非常麻烦!!!文件的规格,图片的类型巴拉巴拉的,因为是第二次搞这个麻烦的东西了,所以记录一下操作的过程,方便以后自...
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。
PASCAL VOC 数据集简介 数据集在语义分割上SOTA模型 1. 简介 1.1 简介 该挑战赛的竞赛项目主要包括 图像分类与检测(Classification/Detection Competitions)、图像分割(Segmentation Competition)、人体动作分类(Action Classification Competition)、人体部位检测(Person Layout Taster Competition)等四项主要的视觉挑战赛。
本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分...
#FCN-8s class FCN8s(nn.Layer): def __init__(self, num_classes=21): super(FCN8s, self).__init__() # PASCAL VOC数据集中num_classes分类数为21(20+1背景) self.stage1 = nn.Sequential(*list(pretrained_net.children())[:-4]) # 第一段,通道数为128,1/8 self.stage2 = list(pretrain...
PASCAL VOC数据集由英国牛津大学的计算机视觉研究组创建,自2005年起,每年举办一次挑战赛,旨在推动目标识别与分析领域的研究和发展。该数据集包含了丰富的图像和详细的标注信息,是目标检测、对象分类和语义分割等任务的重要资源。 二、数据集结构与内容 1. 类别与图像 PASCAL VOC数据集涵盖了20个常见的物体类别,包括人...