pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu102/torch1.8/index.html 这里我们使用VOC2007数据集进行演示,下载链接为:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/ importosimportrandomimportargparseimporttorchimportdetectron2fromdetectron2.engineimportDefaultTrainer,defau...
VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。 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年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。 对于分割任务, VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片,...
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 下载得到的分割标签为 .mat 格式,需要将其转...
然后划分训练集、测试集、验证集、训练验证集:在原始VOC2007数据集中,trainval大约占整个数据集的50%,test大约为整个数据集的50%;train大约是trainval的50%,val大约为trainval的50% importosimportrandom trainval_percent= 0.5train_percent= 0.5xmlfilepath='/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/data/maskornot...
然后划分训练集、测试集、验证集、训练验证集:在原始VOC2007数据集中,trainval大约占整个数据集的50%,test大约为整个数据集的50%;train大约是trainval的50%,val大约为trainval的50% importosimportrandom trainval_percent= 0.5train_percent= 0.5xmlfilepath='/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/data/maskornot...
之后就是写一个torch.utils.data.Dataset子类,将roi database包装成pytorch的Dataset的抽象类。还要写个torch.utils.data.sampler.Sampler基础采样器的子类,控制数据集的采样方式,注意的是如果数据集大小不能被batch_size整除的时候,余下部分的处理。最后,有了上面两个子类,就可以使用torch.utils.data.DataLoader加载数...
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 ...
coco数据集的定义同pascal_voc. 可以看到,get_imdb(args.imdb_name)将会返回的就是pascal_voc(split, year)这样一个对象。 2. 来到pascal_voc.py : 1#---2#Fast R-CNN3#Copyright (c) 2015 Microsoft4#Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]5#Written by Ross Girshick and Xinlei ...
2、将"/benchmark_RELEASE/dataset/cls"下mat格式的语义标签解析成图片,并与SegmentationClass文件夹下的图片进行融合。此部分代码可参考下述网址中的setup_annotation模块。 https://github.com/meetshah1995/pytorchsemseg/blob/master/ptsemseg/loader/pascal_voc_loader.py ...
In[10]:mat=scipy.io.loadmat('/home/prototype/Desktop/PycharmProjects/pytorch-fcn-master/examples/voc/VOC/benchmark_RELEASE/dataset/cls/2008_000008.mat')# 取出.mat文件中有关标记信息的部分 In[11]:lbl=mat['GTcls'][0]['Segmentation'][0].astype(np.int32)In[12]:lbl.shape ...