数据集地址:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 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,用于构建和评估用于图像分类(Classification),检测(Object Detection),和分割(Segmentation)的算法,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。 数据集类别(20类): Person: ...
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...
Pascal VOC challenge 是一个非常流行的数据集,用于构建和评估图像分类、对象检测和分割的算法。 官网数据集镜像:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 一、Challenge Pascal VOC challenge 的目标就是从存在于现实场景中的许多可视对象类别中识别出对象(即不预先分割的对象)。全部有二十个类: pe...
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...
Pascal VOC challenge 是一个非常流行的数据集,用于构建和评估图像分类、对象检测和分割的算法。 官网数据集镜像:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 一、Challenge Pascal VOC challenge 的目标就是从存在于现实场景中的许多可视对象类别中识别出对象(即不预先分割的对象)。全部...
我们使用Pascal VOC的数据集 地址:https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 我这里使用了2007的训练集和测试集,别问为什么,问就是因为它小啊。 2.处理数据集 解压训练集和测试集之后,我们开始处理数据了,我看了下图片接近5000张,这个如果一次性加载的话,贫穷的我应该加载不了吧,OOM应该是肯定...
由于官方网站访问非常慢,这里提供一个镜像网站 https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 在网页里包括了VOC 2007 以及 VOC 2012 完整的训练/验证数据集、测试数据集、相关的开发组件 以及说明书。 可以复制下载链接,在迅雷里进行下载,这样可以获得大概 3M/s 的下载速度。 下载完毕后,得到 VOCtrai...
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...
Dataset Management Framework, a Python library and a CLI tool to build, analyze and manage Computer Vision datasets. computer-vision deep-learning dataset neural-networks yolo imagenet coco format-converter datasets pascal-voc openvino-toolkit Updated Dec 3, 2024 Python Haochen...
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 ...