我们在通过PIL读取的时候已经将8-bit的图像数据格式进行了转化,将8-bit彩色转化为8-bit灰度图,灰度的值就是这个假彩色的值。而且要注意上面我们把通过PIL读取然后转化为numpy数组的图像进行了这个img_32[img_32==255] = -1操作,这个操作会作用是什么,我们发现了在png标记图中,每个要分割的内容颜色填充都有一层...
https://github.com/meetshah1995/pytorchsemseg/blob/master/ptsemseg/loader/pascal_voc_loader.py 至此,增强数据集的train.txt、val.txt以及分割标注图片均已获得,可以愉快地用更大容量的数据集进行训练啦! 5 标签文件制作 前一小节主要介绍了Pascal VOC2012数据集的文件夹构成,在ImageSets/Main文件夹下包含了20...
图像分割的数据集一般都是采用上面说明的VOC2012挑战数据集,有人说benchmark_LELEASE为增强数据集,具体原因我不清楚,可能是因为benchmark_LELEASE的图片都是用于分割(一共11355张),而VOC2012仅仅部分图片适用于分割(2913张)吧。 我们自己制作数据集的时候,只需要图像的json、xml分割信息就可以通过程序生成对应的png轮...
有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022...
基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础,从分类网络中提取物体的位置信息,作为初始标注。 Pascal VOC2012的原始分割数据集仅包含1464个train图片和1449张val图片(共2913张),对于分类网络来说其数据量过小。而benchmark_RELEASE分割数据集包括8498张train图片和2857张val图片(共11355张)。因此...
Pascal VOC2012作为基准数据之一,在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用,但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题,今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。 Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据,它有二十个类别: ...
“伪彩色”图像的使用让结果直观化,但是也增加了处理数据的复杂程度——需要正确读取“伪彩色”图像 首先下载PASCAL VOC2012数据集(该数据集不大,2G左右) from d2l import torch as d2l d2l.DATA_HUB['voc2012'] = (d2l.DATA_URL + 'VOCtrainval_11-May-2012.tar', ...
PASCAL VOC2012数据集是PASCAL VOC挑战赛在2012年发布的一个标准数据集,它包含了大量经过精心标注的图像,用于评估和促进对象识别、分类、目标检测、图像分割以及其他视觉理解任务的算法性能。该数据集在推动机器学习和深度学习领域的发展中起到了重要作用。 二、数据集结构 PASCAL VOC2012数据集的组织结构清晰,主要包括以...
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,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。 本文主要分析PASCAL VOC数据集中和图像中物体识别相关的内容。 在这里采用PASCAL VOC2012作为例子。下载地址为:点击打开链接。(本文中的系统环境为ubuntu14.04) ...
最近要写paper,语义分割部分需要公开的数据集来跑对比实验,于是选择了VOC2012公开数据集(因为比较小嘿嘿)。 VOC提供免费的服务器给用户进行评测,但是一周限制两次。并且提交自己的运行结果进行评测的过程非常麻烦!!!文件的规格,图片的类型巴拉巴拉的,因为是第二次搞这个麻烦的东西了,所以记录一下操作的过程,方便以后自...