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挑战赛(The PASCAL VIsual Object Classes)是一个世界级的计算机视觉挑战赛,PASCAL全称:Pattern Analysis,Statical Modeling and Computational Learning,是一个由欧盟资助的网络组织。PASCAL VOC挑战赛主要包括以下几类:图像分类(Object Classification),目标检测(Object Detection),目标分割(Object Segmentation),动...
主要从事深度学习,计算机视觉方面的算法研究工作,研究方向是基于深度学习的目标检测。海康威视研究院招贤纳士,欢迎投简历至:zhongqiaoyong@hikvision.com 原文链接:技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 欢迎大家关注我们的微信公众号,搜索微信名称:深度学习大讲堂...
pascal voc2012 1 简介 PASCAL VOC挑战赛 (The PASCAL Visual Object Classes )是一个世界级的计算机视觉挑战赛,PASCAL全称:Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning,是一个由欧盟资助的网络组织。PASCAL VOC挑战赛主要包括以下几类:图像分类(Object Classification),目标检测(Object Detection),目...
VOC2012 训练集:验证集=7:3,服务器端RTX 3090训练,每个epoch大约3.5min,# 若采用本地GRX 1050Ti训练,每个epoch大约47min60个epoch训练分了3次(10+20+30),总共耗时近4h。知乎上一般推荐训练270个epoch,但由于时间、经费有限,只训练了60个epoch。, 视频播放量 639
从基于Proposal的检测框架R-CNN到Faster R-CNN，算法性能不断提高，速度也越来越快。另一方面，直接回归Bounding Box的框架，如YOLO和SSD，通过保持速度优势同时提升性能，展现了其潜力。在此背景下，深度学习大讲堂曾详细介绍过相关进展。近期，我们在PASCAL VOC2012目标检测任务中提交的结果达到了87.9的...
清洗 PASCAL VOC 2012 我们的首要任务是改进数据集。我们从 Kaggle 获得数据集，将其上传到 Hasty 平台，导入注释，并安排两次 AI CS 运行。对于那些不熟悉我们 AI CS 功能的人，该功能支持类、目标检测和实例分割审查，因此它会检查注释的类标签、边界框、多边形和掩码。在进行审查时，AI CS 会寻找额外或缺失的...
Pascal VOC 2012助力YOLO网络训练深度解析 在目标检测的广阔领域中,YOLO(You Only Look Once)网络以其高效和准确的特点,成为了众多研究者和开发者的首选。而Pascal VOC 2012数据集,作为计算机视觉研究中的经典之作,为YOLO网络的训练提供了丰富的图像和标注资源。本文将详细介绍如何使用Pascal VOC 2012数据集训练YOLO网...
近期,我们在PASCAL VOC2012目标检测上提交的结果mAP性能达到87.9,刷新了世界记录,排名第一名,如下图所示: 方法上,基于Faster R-CNN [1],我们做了一系列的算法改进,使得性能相比Baseline得到显著提升。本文主要给大家分享我们做出的这些算法上的改进技巧,以及一些工程上的实践经验。
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...