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: ...
(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...
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...
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...
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 Learning。
所谓其增强版就是指联合了SBD数据集(Semantic Boundaries Dataset and Benchmark),一般放在benchmark Release文件夹里 Pascal VOC官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ SBD官网:http://home.bharathh.info/pubs/codes/SBD/download.html 数据集介绍: ...
PASCAL VOC 2012 数据集的下载地址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html 下载得到的语义分割标签为 RGB 图像,需要额外将其转换为灰度图像。 Semantic Boundaries Dataset的下载地址: http://home.bharathh.info/pubs/codes/SBD/download.html ...
1. Dataset Preparation: - Download the Pascal VOC 2012 dataset from the official website. - Extract the downloaded file andorganize the dataset according to the required structure. 准备数据集: -从官方网站下载Pascal VOC 2012数据集。 -解压下载的文件,并根据要求的结构组织数据集。 2. Configuration ...
The VOC2008 Challenge The VOC2007 Challenge The VOC2006 Challenge The VOC2005 Challenge You can also download the datasets for each challenge from the corresponding TIANCHI page: The VOC2012 Challenge The VOC2011 Challenge The VOC2010 Challenge ...