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...
1、VOC2007和VOC2012数据集 VOC2007包含9963张标注图片，分为train/val/test三部分，标注24640个物体。VOC2007测试数据集已公布标签，后续未公布。VOC2012为VOC2007升级版，共11530张图片。检测任务包含08-11年的所有对应图片，训练验证有11540张图片，共27450个物体。分割任务包含07-11年的所有对应图片，...
以及yolov3损失函数:giou改为平方差损失。 前言: 在目标检测中,有些时候,我们需要一些小型的数据集来看看自己的模型怎么样。自己制作数据集,太费事,耗时间。那么我们可以把VOC2007 或者VOC2012数据集中的一个类别拿出来实验。这里教你怎么把你需要的类别拿出来! 一 把你需要的类别.xml文件和图片找出来 运行下方代...
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...
以下是VOC2007数据集中的类别列表: 1.Person(人) 2.Bird(鸟) 3.Cat(猫) 4.Cow(牛) 5.Dog(狗) 6.Horse(马) 7.Sheep(羊) 8.Aeroplane(飞机) 9.Bicycle(自行车) 10.Boat(船) 11.Bus(公共汽车) 12.Car(汽车) 13.Motorbike(摩托车) 14.Train(火车) 15.Bottle(瓶子) 16.Chair(椅子) 17.Dining...
数据集:Pascal VOC 2007数据集分析 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。
制作VOC2007数据集中的trainval.txt, train.txt , test.txt , val.txt trainval占总数据集的50%,test占总数据集的50%;train占trainval的50%,val占trainval的50%; importosimportrandom trainval_percent=0.5train_percent=0.5xmlfilepath='Anno/G0024173'txtsavepath='test'total_xml=os.listdir(xmlfilepath...
我的训练数据集是按VOC2007格式生成的,为了最少修改ssd的代码,我的做法是用我自己的VOC2007数据集替换SSD训练用的VOC2007和VOC2012数据集。 在$home下创建一个data文件 代码语言:javascript 复制 cd~mkdir data mkdir data/VOCdevkit mkdir data/VOCdevkit/VOC2007 ...
12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 运行上述脚本,它将把VOC2007数据集转换为YOLO格式,并将结果保存在yolo_dataset目录中。 3. 模型训练 ...
:param name:数据集名字 :param fdx:0 -- :return: ''' return '%s/%s_%03d.tfrecord'%(output_dir, name, fdx) def _process_image(dataset_dir, img_name): ''' 读取单张图片以及XML信息 :param dataset_dir:文件目录 :param img_name:文件名字 ...