PASCAL VOC 2007(Visual Object Classes)数据集最初是由欧洲计算机视觉会议(European Conference on Computer Vision,ECCV)发起的一个项目,主要用于目标检测、图像分类和语义分割任务。 PASCAL VOC 2007数据集一共有9963张图片,其中训练集和验证集5011张,测试集4952张,包含了20个类别。 20个类别如下图: 训练集和验证...
PASCAL VOC 2007(Visual Object Classes)数据集最初是由欧洲计算机视觉会议(European Conference on Computer Vision,ECCV)发起的一个项目,主要用于目标检测、图像分类和语义分割任务。 PASCAL VOC 2007数据集一共有9963张图片,其中训练集和验证集5011张,测试集4952张,包含了20个类别。 20个类别如下图: 训练集和验证...
其中,voc 2007 包含训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅图,共包含20个类。 20类别为: VOC_CLASSES = [ "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep...
其中,Pascal VOC 2007数据集是在这个系列中的一个经典版本。它由来自VOC的20个不同的对象类别组成,其中包括人体、动物、交通工具以及室内外的常见物体。Pascal VOC2007数据集以其广泛使用和广泛的应用而闻名,在许多计算机视觉研究任务中被广泛采用和引用。 Pascal VOC 2007数据集中有多少图像和标注? Pascal VOC 2007...
数据集:数据集:PascalVOC2007数据集分析数据集分析 1VOC2007基本信息 作为标准数据集,VOC2007是衡量图像分类识别能级的基准。 Faster-rcnn,yolo-V1,yolo-v2都以此数据集作为演⽰样例,因此,有必要了解本数据集的组成构架。 VOC数据集包含:训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅,共包含20个种类 ...
1 VOC2007基本信息 作为标准数据集,voc-2007 是衡量图像分类识别能力的基准。 faster-rcnn,yolo -v1, yolo-v2都以此数据集为最为演示样例,因此,有必要了解一下本数据集的组成架构。 VOC数据集共包含:训练集(5011幅),测试集(4952幅),共计9963幅图,共包含20个种类。
Pascal VOC2007数据集在目标检测和图像识别任务中具有广泛的应用。通过使用这些数据集,研究者们可以训练出更加准确的模型,并在实际应用中取得更好的效果。 目标检测:通过标注信息中的边界框和类别标签,可以训练出用于检测图像中目标的模型。这些模型在自动驾驶、智能安防等领域发挥着重要作用。 图像分割:利用SegmentationCl...
VOC 2012用于分割的数据中train+val包含 2007-2011年间的所有数据,test包含2008-2011年间的数据,没有包含07年的是因为07年的test数据已经公开了。 2012年是最后一次挑战赛,最终用于分类和检测的数据集规模为:train/val :11540 张图片,包含 27450 个已被标注的 ROI annotated objects ;用于分割的数据集规模为:trai...
1、VOC2007和VOC2012数据集 1、VOC2007 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...
VOC 2007数据集包含了9963幅图像，分为训练集和测试集，共计20个类。其中，主要文件夹包括Annotation、annotation_cache、ImageSets、JPEGImage、results、SegmentationClass、SegmentationObject。Annotation文件夹存储与JPEGImage文件夹中名字一一对应的xml注释文件，包含图像名称、宽度、高度、目标名称、姿态、是否...