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...
例如:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 该镜像站点提供了Pascal VOC数据集的快速下载服务,包括Pascal VOC 2012数据集。使用迅雷等下载工具,可以进一步提升下载速度。 下载速度提升技巧 选择高速网络:确保你的网络环境稳定且速度较快,避免在下载过程中出现网络波动或中断。 使用下载工具:推荐使用...
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 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...
PASCAL VOC 数据集全。 迷人的麋鹿 3枚 CC0 目标检测计算机视觉 1 97 2024-03-14 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 voc.zip voc.zip (2701.97M) 下载 File Name Size Update Time voc/label_list.txt 135 2023-12-10 21:20:24 voc/create_list.py 1002 2023-12-10 21:20:24 voc/test...
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...
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 ...
# 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...
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 VOC挑战赛,包括图像分类、目标识别、目标分割、动作识别这几个类别 ...
首先下载PASCAL VOC2012语义分割数据集 from d2l import torch as d2l d2l.DATA_HUB['voc2012'] = (d2l.DATA_URL + 'VOCtrainval_11-May-2012.tar', '4e443f8a2eca6b1dac8a6c57641b67dd40621a49') voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012') ...