1 PASCAL VOC 2007 数据集 1.1 官网地址: The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/ 第一个是训练和验证集,第二个是测试集: 1.2 目录关系 SegmentationObject:实例分割的标签,png图片格式。 SegmentationClass:类别分割的标签,png图片格式。 JPEGImages:数据集...
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...
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的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。
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的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。
1、VOC2007和VOC2012数据集 Pascal VOC 数据集的下载 Pascal VOC 数据集的使用方法 Pascal 竞赛 PASCAL:pattern analysis, statistical modelling and computational learning VOC:visual object classes Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。
PASCAL VOC挑战赛自2005年起举办，涵盖目标分类、检测、分割等多种任务，对计算机视觉领域的发展产生了深远影响，尤其在目标检测模型（如R-CNN系列、YOLO等）的研发中起到了关键作用。尽管PASCAL VOC在2012年停办，但其数据集对研究者依然重要，特别是2007年和2012年的数据集，常在检测和分割类论文中被...
VOC2007 和 VOC2012 目标检测任务中的训练、验证和测试数据统计如下表所示。 目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据集,因为二者是互斥的,论文中的常用组合有以下几种: 07+12: 使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val(16551) 上训练,然后使用 VOC2007 的test(4952) 测试 ...
<database>The VOC2007 Database</database> <annotation>PASCAL VOC2007</annotation> <image>flickr</image> <size> //图像尺寸(长宽以及通道数) <width>500</width> <height>332</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>1</segmented> //是否用于分割(在图像物体识别中01无所谓) //检测到...
虽然近期的目标检测或分割模型更倾向于使用 MS COCO 数据集,但是这丝毫不影响 PASCAL VOC 数据集的重要性,毕竟 PASCAL 对于目标检测或分割类型来说属于先驱者的地位。对于现在的研究者来说比较重要的两个年份的数据集是 PASCAL VOC 2007 与 PASCAL VOC 2012,这两个数据集频频在现在的一些检测或分割类的论文当中出...
<database>The VOC2007 Database</database> <annotation>PASCAL VOC2007</annotation> <image>flickr</image> <size> //图像尺寸(长宽以及通道数) <width>500</width> <height>332</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>1</segmented> //是否用于分割(在图像物体识别中01无所谓) //检测到...