1、VOC2007和VOC2012数据集 1、VOC2007 VOC2007:中包含9963张标注过的图片, 由train/val/test三部分组成, 共标注出24,640个物体。 VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。 2、VOC2012 VOC2012:VOC2012数据集是VOC2007数据集的升级版,一共有11530张图片。对于检测任务,VOC2012...
VOC2007:中包含9963张标注过的图片, 由train/val/test三部分组成, 共标注出24,640个物体。 VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。 2、VOC2012 VOC2012:VOC2012数据集是VOC2007数据集的升级版,一共有11530张图片。对于检测任务,VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。
/pascal-voc-dataset-mirror/VOC2007与VOC2012此数据集可以用于图像分类,目标检测,图像分割!!!数据集下载镜像网站: http://pjreddie.com/projects...Challenge(ILSVRC)从2010年开始,每年举办的ILSVRC图像分类和目标检测大赛,数据集下载: http://image-net.org/download-images ...
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，测试仅包含08-11，训练验证有...
简介:Dataset之Pascal:Pascal竞赛及其Pascal VOC(VOC 2012、VOC 2007) 数据集的简介、下载、使用方法详细攻略 Pascal VOC 数据集的简介 PASCAL VOC挑战在2005年至2012年间展开。 目标检测技术的基准之一。该数据集中有20个分类。该数据集包含11530张用于训练和验证的图像, 其中感兴趣区域有27450个标定。
VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。 PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。从2005年至今,该组织每年都会提供一系列类别的、带标签的图片,挑战者通过设计各...
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。
Edit your dataset config and run file; Check the examples/inria_example.py to understand how to call the PASCALVOC07 class Config your own information in your pascal voc dataset Set the dataset directory, annotations file and output directory, then just run build, wait for your own pascal ...
You can also download the datasets for each challenge from the corresponding TIANCHI page: The VOC2012 Challenge The VOC2011 Challenge The VOC2010 Challenge The VOC2009 Challenge The VOC2008 Challenge The VOC2007 Challenge The VOC2006 Challenge ...
(包括cocotools) ├── my_dataset.py: 自定义dataset用于读取VOC数据集 ├── train_mobilenet.py: 以MobileNetV2做为backbone进行训练 ├── train_resnet50_fpn.py: 以resnet50+FPN做为backbone进行训练 ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用 ├── predict.py: 简易的预测脚本,使用...