PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中,这是一个监督学习的问题,训练集以带标签的图片的形式给出。 Pascal VOC(2005~2012)竞赛的目标主要是进行图像的目标识别,其提供的数据集...
Pascal VOC2012数据集是VOC2007的升级版,它在保持原有20个类别的基础上,进一步扩大了数据集规模。对于检测任务而言,VOC2012的trainval(训练+验证)集包含了2008年至2011年的所有对应图片,共计11540张。然而,关于VOC2012测试集的图片数量,由于测试集的数据并未公开标签,因此具体数量可能因不同版本的划分而有所差异。...
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，...
VOC2007和VOC2012两种数据集的mAP(mean Average Precision)计算方式存在一些差异。 VOC2007的计算方式是先平滑曲线,对于每个点取其右边最大的precision值,连成直线。然后取11个点(在recall坐标轴每个0.1取一个点),直接平均11个点的precision的和。 VOC2012的方法则更加精确,直接计算平滑后的曲线与recall轴围成的面积...
1、VOC2012数据集下载地址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar (1)、将其转换为tfrecord格式:为了不影响代码的结构,还是在原来的object_detection 文件夹中, 再新建一个voc 文件夹,并将下载的数据集压缩包复制至voc/中。解压后,就得到一个VOCdevkit 文件夹,最终...
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
PASCAL VOC2012作为例子,下载地址为:host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar 下载完之后解压,可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件: 数据集的组成结构如下: Annotations--目标真值(金标准,Ground Truth)区域
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",
root_dir=$HOME/data/VOCdevkit/(本人仿照VOC2007和VOC2012,也将制作的数据集zyt文件夹存放于HOME/data/VOCdevkit目录下,若数据集不是该路径,此行代码要进行修改) sub_dir=ImageSets/Main bash_dir="$(cd"$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)" ...
本文将深入解析VOC数据集,特别是其2007年版本(VOC2007),以揭示其在计算机视觉任务中的关键作用和实际应用价值。 一、VOC数据集概述 VOC数据集最初由英国牛津大学的计算机视觉小组创建,并在PASCAL VOC挑战赛中使用。该数据集包含了多个版本,其中最常用的是VOC2007和后续的VOC2012等版本。这些版本不仅提供了丰富的图像...