其实并不神奇, 我之所以感觉神奇只不过因为我少了一个先验知识, 那就是 Pascal VOC Dataset 的 label image 的颜色并不是它自己随便指定了, 而是其选用了 pillow 的 palette (调色盘) 中的前 21 种颜色. 可以把 PIL 调色盘的前 21 种颜色打印出来看一下, 刚好跟PascalVOCDataset的PALETTE一模一样, 而 igno...
1<annotation>2<folder>VOC2007</folder>3<filename>000xxx.jpg</filename>//文件名4//图像来源(不重要)5<database>The VOC2007 Database</database>6<annotation>PASCAL VOC2007</annotation>7<image>flickr</image>89<size>//图像尺寸(长宽以及通道数)10<width>500</width>11<height>332</height>12<d...
dataset = VOCSegmentation(voc_root=r"E:\note\cv\data\VOC_Train", shape=shape, ) dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) else: dataset = VOCSegmentation(voc_root=r"E:\note\cv\data\VOC_Train", shape=shape, txt_name="val.txt", ) dataloader = DataL...
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: ...
VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。 PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。从2005年至今,该组织每年都会提供一系列类别的、带标签的图片,挑战者通过设计各...
VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。 PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。从2005年至今,该组织每年都会提供一系列类别的、带标签的图片,挑战者通过设计各...
1、PASCAL VOC竞赛任务 官网地址：host.robots.ox.ac.uk/pa...2、Pascal 竞赛的历史 最初Pascal并未如此全面，最初提供4个类别的图片，2006年增加至10个，2007年增加至20个。2007年引入人体轮廓布局测试。测试图像数量从最初的1578张增长至2007年的9963张，随后大幅下降，直到2010年图库数量再次增长...
The PASCAL Visual Object Classes (VOC) 2012 dataset contains 20 object categories including vehicles, household, animals, and other: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train, bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, TV/monitor, bird, cat, cow, dog, horse, sheep, and ...
简介:Dataset之Pascal:Pascal竞赛及其Pascal VOC(VOC 2012、VOC 2007) 数据集的简介、下载、使用方法详细攻略 Pascal VOC 数据集的简介 PASCAL VOC挑战在2005年至2012年间展开。 目标检测技术的基准之一。该数据集中有20个分类。该数据集包含11530张用于训练和验证的图像, 其中感兴趣区域有27450个标定。
Pascal VOC数据集的增强版本可能由研究人员或组织独立创建,用于特定的研究目的。 要获取任何Pascal VOC 2012增强数据集的访问权限,建议与学术机构、研究机构、计算机视觉社区或公共存储库(如GitHub或Kaggle)进行核实,研究人员通常会在这些地方共享他们的增强数据集和代码。