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 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...
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...
对于分割任务, VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片, test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。 在这里采用PASCAL VOC2012作为例子。下载地址为:点击打开链接。 下载完之后解压,可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件夹: JPEGImages JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的...
(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...
动物、交通工具、家具等20类。1、VOC2012数据集下载地址：host.robots.ox.ac.uk/pa...（1）将数据集转换为tfrecord格式：在原有object_detection文件夹中新建voc文件夹，复制下载的数据集压缩包至voc中，解压后得到VOCdevkit文件夹，最终文件夹结构如下：Pascal VOC数据集使用方法 后期更新...
# 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: SegmentationClass: 语义分割标签,只是对每个像素进行类别标注,通常是一个类别的标识符。它不关心同类中不同实例的区分。(只是区分猫和狗...
在FCN这篇论文中,我们用到的数据集即是基本的分割数据集,一共有两套分别是benchmark_RELEASE和VOC2012。 文件结构 两套都包含了用于分割图片以及label信息。 .1、首先看benchmark_RELEASE中的数据: 文件结构 上图中红线标注的信息是我们需要用到的信息,其余的是一些备用信息和说明文档,在dataset中我们可以cls、img...
2. 下载 Pascal VOC Dataset Mirror (pjreddie.com) 下载的内容包括训练验证集、测试集、开发工具和文档说明 3. 制作dataloader import os import numpy as np import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from PIL import Image from torchvision import transforms ...