示例3 defsavePascalVocFormat(self,filename,shapes,imagePath,imageData,lineColor=None,fillColor=None,databaseSrc=None):imgFolderPath=os.path.dirname(imagePath)imgFolderName=os.path.split(imgFolderPath)[-1]imgFileName=os.path.basename(imagePath)imgFileNameWithoutExt=os.path.splitext(imgFileName)[...
from skimage import io as skimage_io # SBD路径(含有.mat文件) sbd_path = os.path.join("benchmark_RELEASE","dataset","cls") # VOC原始分割标签路径 pascal_path = os.path.join("VOCdevkit/VOC2012","SegmentationClass") # 输出路径 aug_path = os.path.join("VOCdevkit/VOC2012","SegmentationC...
使用VOC2007 的 train+val+test 和 VOC2012的 train+val训练,然后使用 VOC2012的test测试,这个用法是论文中经常看到的 07++12 ,这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果,因为VOC2012 test没有公布。 先在MS COCO 的 trainval 上预训练,再使用 VOC2007 的 train+val、 VOC2012的 train+val 微调训练,然后使用...
class PascalVocReader: def __init__(self, filepath): # shapes type: # [labbel, [(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)], color, color, difficult] self.shapes = [] self.filepath = filepath self.verified = False self.parseXML() def getShapes(self): return self.shapes def...
简介:PASCAL VOC数据集分割为小样本数据集代码 代码来自 FSCE import argparseimport copyimport osimport randomimport numpy as npimport xml.etree.ElementTree as ETfrom fvcore.common.file_io import PathManager# 类名# VOC_CLASSES = ['air-hole', 'bite-edge', 'broken-arc', 'crack', 'hollow-bead'...
Pascal VOC数据集介绍 Annotations ImageSets JPEGImages SegmentationClass SegmentationObject 1. JPEGImages 主要提供的是PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括训练图片,测试图片 这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。 2. Annotations 主要存放xml格式的标签文件,每个xml对应JPEGImage中的一张图片 ...
先在 MS COCO 的 trainval 上预训练，再使用 VOC2007 的 train+val、 VOC2012的 train+val 微调...
40 changes: 21 additions & 19 deletions 40 libs/pascal_voc_io.py @@ -77,10 +77,10 @@ def genXML(self): segmented.text = '0' return top def addBndBox(self, xmin, ymin, xmax, ymax, name, difficult): def addBndBox(self, xmin, ymin, xmax, ymax, name, flags): bndbox = ...
In[9]:importscipy.io # 通过scipy库读取携带图像分割信息的.mat文件 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 ...
首先，获取PASCAL VOC2012语义分割数据集，该数据集中包含20个类别，加上1个背景类，训练图片格式为24位的jpg，标签图像是8位的PNG格式。读取并显示训练图像与标签图像时，使用PIL.Image.open()加载标签PNG图像，再通过transforms.ToTensor()将其转换为torch.Tensor类型。然而，标签图像颜色显示异常，表现为...