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...
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...
voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012') voc2012分割任务中,共有20个类别,再加1个背景类,数据是24位jpg格式 标签数据是8位PNG格式,单通道的颜色索引图像,像素值0代表背景,255代表边界,1~20为20个类别。该图像除了有一个单通道和图像大小一样的索引图像外,还存储了256个颜色值列表...
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: ...
Pascal VOC(Visual Object Classes)数据集自推出以来,就成为计算机视觉领域的重要基石。它提供了丰富的图像数据及其标注信息,支持研究人员在目标检测、图像分类、语义分割等多个方向上进行深入探索。本文将详细分析Pascal VOC数据集的结构、内容、应用及其在实际项目中的实践经验。 数据集结构 Pascal VOC数据集主要包含以下...
PASCAL VOC 增强版语义分割数据集包括PASCAL VOC 2012数据集和Semantic Boundaries Dataset两部分。SBD 数据集包含来自 PASCAL VOC 2011 数据集的11355张图片的注释,标签文件为.mat格式,类别与 PASCAL VOC 一致: person bird, cat, cow, dog, horse, sheep ...
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。
上图是voc语义分割的图片,下图是来自陈洪翰大佬文章中的索引表。 直接放代码: importosimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromPILimportImage# 建立索引pixel_index = np.zeros((4,4,4)) pixel_index[0,0,0]=0pixel_index[2,0,0]=1pixel_index[0,2,0]=2pixel_index[2,2,0]=3pix...
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...
VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000427.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000436.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000437.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000466.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000469.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010...