该函数解析Pascal VOC格式的注释文件,并返回对象框的框框坐标、标签和困难程度。 3. 定义函数来计算交并比(IoU) defcalculate_iou(box1,box2):xmin1,ymin1,xmax1,ymax1=box1xmin2,ymin2,xmax2,ymax2=box2area1=(xmax1-xmin1+1)*(ymax1-ymin1+1)area2=(xmax2-xmin2+1)*(ymax2-ymin2+1)x...
PASCAL VOC数据集实例 当在PASCAL VOC官方网站上下载了development kit和challenge image database并将它们解压到同一目录下,会产生下面这样的目录结构: gemfield@ai:/data/VOCdevkit2007/VOC2007$ ls -l total 584 drwxrwxr-x 2 gemfield gemfield 270336 2月 7 19:22 Annotations drwxrwxr-x 5 gemfield gemfield...
举例来说，假设第一层对于目标和边界框之间的 IoU 设定为 0.5，则多级回归能够让下一层进一步提升 IoU（如 0.6），再下一层则再次提升，通过逐级提升的方式，使检测框和目标的匹配变得更精细。同时，随着精细度的提升，背景中被误框的负样本则会随着层级的增加而逐渐被过滤掉。 提升不同特征的权重 考虑到在...
预测的过程涉及到了目标检测中的非极大值抑制(NMS),非极大值抑制是一个遍历,迭代,消除的过程 将所有框的得分排序,选中最高分及其对应的框 遍历其余的框,如果和当前最高分框的重叠面积(IOU)大于一定阈值,我们就将框删除 从未处理的框中继续选一个得分最高的,重复上述过程 详细内容可以看这里这里In...
IoU是目标检测中常用的评价指标,表示检测结果与真实标注的重叠程度。voc_eval.py通过计算检测结果和真实标注的交集和并集,得到IoU值。def calc_iou(box, gt_box): # 计算IoU值 ...计算精确度-召回率曲线精确度-召回率曲线是评估目标检测算法性能的重要工具。voc_eval.py根据检测结果和真实标注,计算每个类别的...
在PASCAL VOC数据集中，目录结构分为Annotations、JPEGImages和ImageSets/Main。Annotations目录存储xml格式的标注文件，JPEGImages目录包含原始图片，而ImageSets/Main目录用于划分数据集为训练集、验证集与测试集。各文件名对应关系明确，便于数据集的管理和使用。建立类似VOC2018的数据集时，需要准备JPEGImages、...
Pascal VOC(Visual Object Classes)数据集自推出以来,就成为计算机视觉领域的重要基石。它提供了丰富的图像数据及其标注信息,支持研究人员在目标检测、图像分类、语义分割等多个方向上进行深入探索。本文将详细分析Pascal VOC数据集的结构、内容、应用及其在实际项目中的实践经验。 数据集结构 Pascal VOC数据集主要包含以下...
例如VOC里面,这个阈值就代表和Ground Truth bbox的IoU大于这个阈值才会被认为是正类【如下面代码中的ovthresh】,但还得通过一定的准则才能归入TP(true positive),到这里我还会有两个问题:1.PR曲线到底是怎么画出来的?2.为什么R增大P会有减小的趋势?,下面结合代码部分我还会详细讲解,并且给出我实践中画出来的PR...
代码给出的是voc07的计算方式, voc2010在recall区间区分上有变化: 假如有M个正样例,则将recall划分为[1/M, 1/(M - 1), 1/(M - 2), ... 1]。其余步骤不变。 如输出的bbox与一个ground truth bbox的 IOU大于0.5, 且类别相同,则为True Positive, 否则为False Positive ...
PASCAL VOC 2012数据集及其增强版SBD数据集在计算机视觉领域具有广泛的应用场景。它们不仅适用于目标检测、分类、语义分割和实例分割等基本任务,还可以为更复杂的视觉理解任务提供有力的支持。 在性能评估方面,研究者们通常采用像素交并比(Intersection over Union, IoU)作为衡量模型性能的主要指标。通过对模型在测试集上的...