官网:https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit 官网进不去的话,这个博客https://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit中提到用这个镜像下载数据集https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ PASCAL VOC2012数据集的具体介绍,可以google PASCAL...
不用跑去网站下载了,直接执行以下命令,下载完成的数据集会出现在train_data文件夹中 import torchvision from torchvision import datasets # Download VOC 2012 dataset voc_data = datasets.VOCSegmentation(root='train_data', year='2012', image_set='train', download=True) 下载完成后获得的文件夹内容如下: ...
官网地址 cocodataset.org/ 简介MS COCO是一个非常大型且常用的数据集,其中包括了目标检测,分割,图像描述等。其主要特性如下: Object segmentation: 目标级分割 Recognition in context: 图像情景识别 Superpixel stuff segmentation: 超像素分割 330K images (>200K labeled): 超过33万张图像,标注过的图像超过20万张...
2、将"/benchmark_RELEASE/dataset/cls"下mat格式的语义标签解析成图片,并与SegmentationClass文件夹下的图片进行融合。此部分代码可参考下述网址中的setup_annotation模块。 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...
Dataset之Pascal VOC:Pascal VOC(VOC 2012、VOC 2007) 数据集的简介、下载、使用方法详细攻略 目录 Pascal 竞赛 1、PASCAL VOC竞赛任务 2、Pascal 竞赛的历史 3、Pascal VOC等类似大型官方数据集的由来 ...
pascal voc 2012 augmented dataset Pascal VOC 2012增强数据集是用于目标检测和图像分割任务的广泛使用的基准数据集。它包含来自不同类别的图像,以及对象边界框和像素级分割的注释。 Pascal VOC 2012增强数据集通常指的是原始数据集通过添加额外数据来增加其规模或多样性。增强技术可以包括对图像进行尺度、旋转、平移、...
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、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...
2、dataset:包括cls、img、inst三个文件夹和train.txt、val.txt两个文件 (1) cls:语义分割的mat标注文件 (2) img:分割图像 (3) inst:实例分割的mat标注文件 mat格式为matlab文件的一种,其中文件中主要包含了物体的类别、边界、分割标注三类信息。
PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。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: