类别:涵盖20种常见的物体类别,包括人、动物(如猫、狗、鸟等)、交通工具(如车、船、飞机等)以及家具(如椅子、桌子、沙发等)。 标注格式: VOC格式:每个图像对应一个XML文件,包含边界框坐标及类别信息。 分割标签:提供像素级别的分割标签,用于语义分割和实例分割任务。 数据集结构 深色版本 VOC2012/ ├── Annota...
由于数据集涉及到20个类别,加上背景,因此分割的颜色有21个色值与之对应,具体如下: 为了兼顾目标检测相关的任务,图像标注后,还会生成与之同名的xml文件,用来记录标注信息。同样的,我们打开 2007_000042.jpg 图片的xml文件,内容如下: <annotation> <folder>VOC2012</folder> <filename>2007_000042.jpg</filename>...
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,训练图像是24位jpg格式,标签图像是8位PNG格式 训练数据和“伪彩色”标签数据 颜色和标签的对应关系可以参考: 德怀特:PASCAL VOC2012-标签和颜色对照13 赞同 · 2 评论文章 读取并显示训练图像...
这里只说与图像分割(segmentation)有关的信息,VOC2012中的图片并不是都用于分割,用于分割比赛的图片实例如下,包含原图以及图像分类分割和图像物体分割两种png图。图像分类分割是在20种物体中,ground-turth图片上每个物体的轮廓填充都有一个特定的颜色,一共20种颜色,比如摩托车用红色表示,人用绿色表示。而图像物体分割则...
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:...
这里有个地方需要注意一下,VOC数据集中的png标记图是8-bit彩色图像: 标记图格式 我们平时使用的彩色图是24-bit真彩色图,也就是RGB三通道都是8bit,值的范围分别是0-255,。而8-bit彩色图则是假彩色图片,这8位中是这样分配的: R、G各占3位,B占2位,组合起来能表示256种颜色。
'./pascalvoc/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages' COLOR = [ # 每个类别 边界框的颜色 0-20 [0, 0, 0], [128, 0, 0], [0, 128, 0], [128, 128, 0], [0, 0, 128], [128, 0, 128], [0, 128, 128], [128, 128, 128], [...
一、PASCAL VOC2012数据集概览 PASCAL VOC2012数据集包含了20个不同类别的物体,如人、车、动物等,总计约11540张精心标注的图像。这些图像不仅数量可观,而且质量上乘,每张都提供了物体的边界框信息和详细的类别标签。这种结构化的数据集设计,使得研究人员可以轻松地进行模型的训练、验证和测试,确保模型的泛化能力和性能...
VOC:visual object classes 该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中,这是一个监督学习的问题,训练集以带标签的图片的形式给出。这些物体包括20类: Person: person; Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep; Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus,car, motorbike, train; ...
Pascal VOC2012作为基准数据之一,在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用,但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题,今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。 Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据,它有二十个类别: ...