voc_data = datasets.VOCSegmentation(root='train_data', year='2012', image_set='train', download=True) 下载完成后获得的文件夹内容如下: SegmentationClass: 语义分割标签,只是对每个像素进行类别标注,通常是一个类别的标识符。它不关心同类中不同实例的区分。(只是区分猫和狗) SegmentationObject: 实例分割...
与MaskClip 和Reco 这两种无需额外训练和超参数调优的地面真值方法相比,在相同分辨率下,我们在Pascal VOC上获得了+29.4%的mIoU,在Pascal Context上获得了+13.2%的mIoU,在COCO Object上获得了+14.0%的mIoU,并在ADE-20K上获得了+11.4%的mIoU。在表4中报告了与监督方法的比较。PnP-OVSS + BLIPFlickr在Pascal VOC...
PASCAL VOC数据集概述 PASCAL VOC数据集最初由欧洲计算机视觉会议(ECCV)发起,旨在推动目标检测、图像分类和语义分割等计算机视觉任务的发展。该数据集自2005年起每年更新,直至2012年停止更新,其中PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012是使用最为广泛的两个版本。 数据集结构 PASCAL VOC数据集通常由以下五个主要部分构成: ...
SegmentationClass:存放语义分割任务的标注图像,每张图像标注了每个像素的类别。 SegmentationObject:存放实例分割任务的标注图像,不仅标注了每个像素的类别,还区分了同一类别中的不同实例。 数据集内容 Pascal VOC数据集包含了多个版本,其中较为常用的是VOC 2007和VOC 2012。以VOC 2012为例,它包含约11530张图片,分为20...
本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分...
PASCAL VOC 增强版语义分割数据集包括PASCAL VOC 2012数据集和Semantic Boundaries Dataset两部分。SBD 数据集包含来自 PASCAL VOC 2011 数据集的11355张图片的注释,标签文件为.mat格式,类别与 PASCAL VOC 一致: person bird, cat, cow, dog, horse, sheep ...
上图是voc语义分割的图片,下图是来自陈洪翰大佬文章中的索引表。 直接放代码: importosimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromPILimportImage# 建立索引pixel_index = np.zeros((4,4,4)) pixel_index[0,0,0]=0pixel_index[2,0,0]=1pixel_index[0,2,0]=2pixel_index[2,2,0]=3pix...
本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分...
Pascal VOC(VisualObjectClasses)图像数据集是一个广泛应用于目标检测、对象分类和语义分割等计算机视觉任务的数据集。它是由英国牛津大学的计算机视觉研究组创建的,主要用于推动目标识别与分析领域的研究和发展。本文将介绍PascalVOC图像数据集的背景、特点以及在目标分类、目标检测和语义分割方面的应用。
VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000427.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000436.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000437.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000466.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010_000469.png VOCdevkit/VOC2012/SegmentationObject/2010...