Pascal VOC2012数据集是VOC2007的升级版,它在保持原有20个类别的基础上,进一步扩大了数据集规模。对于检测任务而言,VOC2012的trainval(训练+验证)集包含了2008年至2011年的所有对应图片,共计11540张。然而,关于VOC2012测试集的图片数量,由于测试集的数据并未公开标签,因此具体数量可能因不同版本的划分而有所差异。...
使用VOC2007 的 train+val 和 VOC2012的 train+val 训练,然后使用 VOC2007的test测试,这个用法是论文中经常看到的 07+12 ,研究者可以自己测试在VOC2007上的结果,因为VOC2007的test是公开的。 使用VOC2007 的 train+val+test 和 VOC2012的 train+val训练,然后使用 VOC2012的test测试,这个用法是论文中经常看到的...
1、VOC2012数据集下载地址:host.robots.ox.ac.uk/pa (1)、将其转换为tfrecord格式:为了不影响代码的结构,还是在原来的object_detection 文件夹中, 再新建一个voc 文件夹,并将下载的数据集压缩包复制至voc/中。解压后,就得到一个VOCdevkit 文件夹,最终的文件夹结构应该为 Pascal VOC 数据集的使用方法 后期更新...
VOC2007 和 VOC2012 目标检测任务中的训练、验证和测试数据统计如下表所示。 目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据集,因为二者是互斥的,论文中的常用组合有以下几种: 07+12: 使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val(16551) 上训练,然后使用 VOC2007 的test(4952) 测试 07++12: 使用 VOC2007 的 t...
1、VOC2007和VOC2012数据集 VOC2007包含9963张标注图片，分为train/val/test三部分，标注24640个物体。VOC2007测试数据集已公布标签，后续未公布。VOC2012为VOC2007升级版，共11530张图片。检测任务包含08-11年的所有对应图片，训练验证有11540张图片，共27450个物体。分割任务包含07-11年的所有对应图片，...
1、VOC2012数据集下载地址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar (1)、将其转换为tfrecord格式:为了不影响代码的结构,还是在原来的object_detection 文件夹中, 再新建一个voc 文件夹,并将下载的数据集压缩包复制至voc/中。解压后,就得到一个VOCdevkit 文件夹,最终...
1、VOC2007和VOC2012数据集 Pascal VOC 数据集的下载 Pascal VOC 数据集的使用方法 Pascal 竞赛 PASCAL:pattern analysis, statistical modelling and computational learning VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational...
Pascal VOC 数据集的简介 1、VOC2007和VOC2012数据集 Pascal VOC 数据集的下载 Pascal VOC 数据集的使用方法 Pascal 竞赛 PASCAL:pattern analysis, statistical modelling and computational learning VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。
1、VOC2007和VOC2012数据集 Pascal VOC 数据集的下载 Pascal VOC 数据集的使用方法 Pascal 竞赛 PASCAL:pattern analysis, statistical modelling and computational learning VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。
评估标准采用mAP（mean average precision），用于计算模型性能。数据集组织结构包括下载链接和解压命令，提供详细的文件夹结构说明。PASCAL VOC数据集作为目标检测和分割领域的先驱，对当前研究者具有重要意义。VOC2007和VOC2012数据集是研究中的常用资源，为模型开发和性能评估提供了基准。