PASCAL VOC 2012 是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像分类、目标检测、语义分割和实例分割等任务。该数据集由一系列的挑战赛和相关的基准测试组成,旨在促进物体识别领域的研究和发展。PASCAL VOC 2012 是其中的一个版本,它继承了之前版本的特点,并在此基础上进行了扩展。 数据集规格 总图像数量:23,070张...
PASCAL VOC挑战赛涵盖了图像分类、目标检测、目标分割以及行为识别等多个任务,而PASCAL-VOC2012则是该挑战赛在2012年所使用的数据集版本,也是这一系列数据集中最为著名和广泛使用的一个。 二、数据集结构与内容 PASCAL-VOC2012数据集包含了11530张图像,这些图像被精心标注,涵盖了20个常见的日常物体类别,包括人、动物(...
PASCAL-VOC2012数据集共包含20个类别,涵盖了日常生活中的常见物体,如人、动物(鸟、猫、狗等)、交通工具(飞机、汽车、自行车等)以及室内物品(瓶子、椅子、沙发等)。这些类别不仅多样,而且能够很好地反映实际应用场景的复杂性。 四、应用场景 PASCAL-VOC2012数据集广泛应用于计算机视觉领域的多个任务中,包括但不限于:...
https://github.com/meetshah1995/pytorchsemseg/blob/master/ptsemseg/loader/pascal_voc_loader.py 至此,增强数据集的train.txt、val.txt以及分割标注图片均已获得,可以愉快地用更大容量的数据集进行训练啦! 5 标签文件制作 前一小节主要介绍了Pascal VOC2012数据集的文件夹构成,在ImageSets/Main文件夹下包含了20...
Main:图像中的主要目标划分,比如这张图像是否有bird,是否有bicycle等,可以用于分类任务 Segmentation:用于分割的train,val划分 Annotations: 是xml格式的标签文件,这个文件用于目标检测的标签 每张image都有一个xml文件与之对应 xml文件包含一下内容: 数据所在文件夹:VOC2012 ...
在之前的那篇文章中:深度学习图像分割(一)——PASCAL-VOC2012数据集(vocdevkit、Vocbenchmark_release)详细介绍我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式,现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。 数据格式 实际我们在使用FCN算法进行深度学习训练过程中,对于图像的分割我们只...
val.txt表示验证集数据 trainval.txt表示训练与验证集数据 test.txt表示测试集数据 Pascal VOC2012 Main中统计的训练、验证、验证与训练、测试图像如下: 可以看出训练图像有5717张,目标数13609个。 在main中针对每个类别都有个三个文件,分别为: CLASSNAME_train.txt ...
PASCAL-VOC2012数据集介绍官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html VOC2012数据集分为20类,包括背景为21类,分别如下: - Person: person - Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep - Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train ...
PS:PASCAL VOC 分割数据集中将物体的边界区域标记为 bordering region,表示这些区域可以是任何类别,在计算精度时将忽略该部分像素。Semantic Boundaries Dataset 中不含 bordering region 部分。 4. 数据集生成 PS:训练集、验证集和测试集的划分参照 deeplab,即: ...
PASCAL VOC2012数据集的具体介绍,可以google PASCAL VOC挑战赛,包括图像分类、目标识别、目标分割、动作识别这几个类别 制作自己的数据集的软件主要有两种,分别为labelme和labellmg两种,labelme的标注文件json格式保存的,labellmg的标注文件是用xml格式保存的,labellmg中还有一个此照片标注难易的属性。labellmg的标注...