VOC数据集常用的均值为:mean_RGB=(122.67891434, 116.66876762, 104.00698793) Pytorch上通用的数据集的归一化指标为:mean=(0.485, 0.456, 0.406) , std=(0.229, 0.224, 0.225) voc2012 官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ VOC2012 数据集一共分为20类,加上背景一共21类,分别如下: Pers...
PASCAL-VOC2012数据集共包含20个类别,涵盖了日常生活中的常见物体,如人、动物(鸟、猫、狗等)、交通工具(飞机、汽车、自行车等)以及室内物品(瓶子、椅子、沙发等)。这些类别不仅多样,而且能够很好地反映实际应用场景的复杂性。 四、应用场景 PASCAL-VOC2012数据集广泛应用于计算机视觉领域的多个任务中,包括但不限于:...
通过结合VOC2012数据集和千帆大模型开发与服务平台,研究人员和开发者可以更加高效地实现目标检测、图像分类和语义分割等任务。 例如,在目标检测任务中,可以利用千帆大模型开发与服务平台提供的预训练模型作为基础,然后结合VOC2012数据集中的标注信息进行微调。这样不仅可以提高模型的准确率,还可以缩短模型的训练时间。 七、...
PASCAL VOC 2012 是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像分类、目标检测、语义分割和实例分割等任务。该数据集由一系列的挑战赛和相关的基准测试组成,旨在促进物体识别领域的研究和发展。PASCAL VOC 2012 是其中的一个版本,它继承了之前版本的特点,并在此基础上进行了扩展。 数据集规格 总图像数量:23,070张...
在之前的那篇文章中:深度学习图像分割(一)——PASCAL-VOC2012数据集(vocdevkit、Vocbenchmark_release)详细介绍我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式,现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。 数据格式 实际我们在使用FCN算法进行深度学习训练过程中,对于图像的分割我们只...
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集,从05年到12年都会举办比赛(比赛有task: Classification 、Detection(将图片中所有的目标用bounding box框出来) 、 Segmentation(将图片中所有的目标分割出来)、Person Layout)。 1.1.1VOC数据集种类 一共包含了20类 ...
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VOC2012数据集与背景共21个类别，id从0到20。而原始数据集中标注编码时，出现的255对应淡黄色轮廓，实际项目中应将该轮廓作为独立类别，id为255，在计算loss时忽略该类别，避免影响最终mIOU指标。SBD与VOC2012存在一定程度重合，去除重复图片后，共10582张用于训练，1449张用于验证。基于deeplabv3_plus完成...
VOC2012数据集语义分割标签 patches 切割 在制作训练数据集,或使用训练好的模型对大尺寸图像进行预测时,需要将图像进行切割成patches patches 的切割可以分为: 离线切割,将 切割的 patches 保存至本地 在线切割, 使用滑动窗口的方式取 patches 在训练数据切片制作和大图像测试时的切割有稍微的区别...
VOC数据集，源自PASCAL VOC Challenge，详情可访问host.robots.ox.ac.uk/pa...，其常用的RGB均值为(122.67891434, 116.66876762, 104.00698793)，而Pytorch中通用的归一化参数为mean=(0.485, 0.456, 0.406)和std=(0.229, 0.224, 0.225)。VOC2012包含20类物体（含背景）：人、动物（如鸟、...