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...
同时,随着计算机视觉技术的不断发展,Pascal VOC2007数据集也将继续发挥其重要作用,推动相关领域的进步和发展。 在实际应用中,如利用千帆大模型开发与服务平台进行计算机视觉模型的训练与优化时,Pascal VOC2007数据集可作为重要的训练资源之一。通过在该平台上导入Pascal VOC2007数据集,并结合平台的算法和算力资源,可以高效...
The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/ 第一个是训练和验证集,第二个是测试集: 1.2 目录关系 SegmentationObject:实例分割的标签,png图片格式。 SegmentationClass:类别分割的标签,png图片格式。 JPEGImages:数据集原始图片。 ImageSets:数据集划分,训练集和验...
其中,Pascal VOC 2007数据集是在这个系列中的一个经典版本。它由来自VOC的20个不同的对象类别组成,其中包括人体、动物、交通工具以及室内外的常见物体。Pascal VOC2007数据集以其广泛使用和广泛的应用而闻名,在许多计算机视觉研究任务中被广泛采用和引用。 Pascal VOC 2007数据集中有多少图像和标注? Pascal VOC 2007...
其中,voc 2007 包含训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅图,共包含20个类。 20类别为: VOC_CLASSES = [ "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog",
在计算机视觉的广阔领域中,数据集是推动算法进步和模型优化的基石。其中,Pascal VOC(Visual Object Classes)2007数据集作为目标检测和图像识别任务的经典数据集之一,被广泛应用于学术研究和工业应用中。本文将深入解析Pascal VOC 2007数据集的结构、内容及其在目标检测
1 VOC2007基本信息 作为标准数据集, VOC 2007是衡量图像分类识别能级的基准。 Faster-rcnn, yolo-V1, yolo-v2都以此数据集作为演示样例,因此,有必要了解本数据集的组成构架。 VOC数据集包含:训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅,共包含20个种类 ...
数据集:数据集:PascalVOC2007数据集分析数据集分析 1VOC2007基本信息 作为标准数据集,VOC2007是衡量图像分类识别能级的基准。 Faster-rcnn,yolo-V1,yolo-v2都以此数据集作为演⽰样例,因此,有必要了解本数据集的组成构架。 VOC数据集包含:训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅,共包含20个种类 ...
1 VOC2007基本信息 作为标准数据集,voc-2007 是衡量图像分类识别能力的基准。 faster-rcnn,yolo -v1, yolo-v2都以此数据集为最为演示样例,因此,有必要了解一下本数据集的组成架构。 VOC数据集共包含:训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅图,共包含20个种类。
VOC 2007数据集包含了9963幅图像，分为训练集和测试集，共计20个类。其中，主要文件夹包括Annotation、annotation_cache、ImageSets、JPEGImage、results、SegmentationClass、SegmentationObject。Annotation文件夹存储与JPEGImage文件夹中名字一一对应的xml注释文件，包含图像名称、宽度、高度、目标名称、姿态、是否...