因为我们仅在Pascal VOC 2012上进行测试,所以我们的训练集里包含了Pascal VOC 2007的测试数据。在整个训练过程中,我们使用:batch size=64,momentum=0.9,decay=0.0005。 为避免过拟合,我们使用了Dropout和大量的数据增强。 在第一个连接层之后的dropout层的丢弃率设置为0.5,以防止层之间的相互适应[18]。 对于数据...
('2007','test')]# 我只用了VOC2007classes=["aeroplane","bicycle","bird","boat","bottle","bus","car","cat","chair","cow","diningtable","dog","horse","motorbike","person","pottedplant","sheep","sofa","train","
PASCAL VOC: PASCAL VOC挑战赛再2005年到2012年间展开。 PASCAL VOC 2007:9963张图片,24640个标注;PASCAL VOC2012:11530张图片,27450个标注,该数据集有20个分类: Person:person Animal:bird,cat,cow,dog,horse,sheep Vehicle:aerop,bicy,boat,bus,car,motorbike,train Indoor:botle,chair,dining table,potted p...
简介:【30】yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集 1. 将xml格式的数据转换为yolo格式 由于voc对数据集的标注格式是xml文件的,标注信息清楚;而对于yolo的标注格式是txt文件的,由目标类别和标注框的相对位置来组成: # voc的xml文件内容,以2007_000027.xml为例(省略部分内容):<annotation><folder>VOC2...
举例说明: 在PASCAL VOC中,图像输入为448x448,取S=7,B=2,一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示: 在test的时候,每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘,就得到每个bounding box的class-specific confidence score: ...
1.PASCAL VOC 2.MS COCO PASCAL VOC: PASCAL VOC挑战赛再2005年到2012年间展开。 PASCAL VOC 2007:9963张图片,24640个标注;PASCAL VOC2012:11530张图片,27450个标注,该数据集有20个分类: Person:person Animal:bird,cat,cow,dog,horse,sheep Vehicle:aerop,bicy,boat,bus,car,motorbike,train ...
同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒。在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间。 Fast RCNN方法解决了RCNN方法三个问题: 问题一:测试时速度慢 RCNN一张图像内候选框之间大量重叠,提取特征操作冗余。
Figure4,Table 3:在voc2007上的速度与精度 hi-res detector(高分辨率图像的对象检测) 图1表格中最后一行有个hi-res detector,使mAP提高了1.8。因为YOLO2调整网络结构后能够支持多种尺寸的输入图像。通常是使用416*416的输入图像,如果用较高分辨率的输入图像,比如544*544,则mAP可以达到78.6,有1.8的提升。 Hierarchic...
使用PASCAL VOC数据集的目录结构: 建立文件夹层次为yolov5/data/VOCdevkit/VOC2007 VOC2007下建立两个文件夹:Annotations和JPEGImages JPEGImages放所有的训练和测试图片; Annotations放所有的xml标记文件。 5.4.3 生成训练集和验证集文件 新建Python脚本 shell ...
举例说明: 在PASCAL VOC中,图像输入为448x448,取S=7,B=2,一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示: 在test的时候,每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘,就得到每个bounding box的class-...