VOC 資料集
可變形網路 ：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets
VOC資料集：
Test 引數
('PascalVOC', '2007_test', './data', './data/VOCdevkit', './output/rcnn/voc/resnet_v1_101_voc0712_rcnn_dcn_end2end/2007_test')
VOC2007
20類*4 + train.txt , val.txt , trainval.txt, test.txt
train.txt 2501
val.txt 2510
trainval.txt 5011
test.txt 4952
VOC2012
20類*3 + train.txt, val.txt, trainval.txt
train.txt 5717
val.txt 5823
trainval.txt 11540
相關推薦
VOC資料集顏色對應關係與程式碼
VOC顏色和分類的對於關係: code: def voc_colormap(N=256): def bitget(val, idx): return ((val & (1 << idx)) != 0)
VOC資料集用於製作tensorflow所需格式
VOC資料集 VOC主要有三個重要的資料夾：Annotations、ImageSets和JPEGImages。分別是標註資訊、分割資訊和原始圖片等。 公開資料集有現成的對應檔案，前人已經做好標註工作。 在初步訓練網路時，選擇該組比較完備的資料，確實是一個比較快捷的方法。 XML到CS
PACAL VOC資料集格式的相關問題
獲取指定畫素值的座標 image_path = 'C:\\Users\\Yeh Chih-En\\Desktop\\test_images\\0bb0672f1afd6baaf94c516bcfb7dfae.png' image = Image.open(i
yolo 學習筆記分享之--VOC資料集
參考： <Pascal VOC & COCO資料集介紹 & 轉換> http://www.cnblogs.com/pprp/p/9629752.html 《Pascal Voc資料集詳細分析》https://blog.csdn.net/u01383270
配置FCN 8s voc資料集
按著博文http://blog.csdn.net/u012968002/article/details/78958090 的流程走的 主要是各種路徑要搞清楚 參見http://blog.csdn.net/supe_king/article/details/58121993 中間出現在
Deeplab_v2+VOC資料集
概述 Deeplab系列，是影象語意分割的經典之作，用深度學習的方法實現影象分割，繞不過系統學習Deeplab系列，而學習的最快途徑就是先把demo跑起來，之後再去細讀文獻和程式碼。 本部落格主要是基於v2版本的deeplab,使用VGG16模型，在VOC201
ICnet基於VOC資料集的訓練
Voc4ICnet 資料集準備的目的:ICNET基於VOc資料集的訓練,和同時做分割和檢測的Blitznet做對比. 一、資料集標籤製作與準備: Pascal VOC資料集可用於目標檢測和分割,提供了語義分割標籤和例項分割標籤. 本文中使用的資料集為原始的pas
基於keras的YOLOv3在VOC資料集上訓練測試
一、編譯環境 windows7 Anaconda+python3.6+keras+tensroflow+pyCharm 二、步驟 測試 從上文第二個github上下載工程，並用
Pascal Voc資料集詳細介紹
1.首先了解VOC2012資料集的內容 資料集下載後解壓得到一個名為VOCdevkit的資料夾，該資料夾結構如下： . └── VOCdevkit #根目錄 └── VOC2012 #不同年份的資料集，這裡只下載了2012的，還有2007等其它年份的
VOC資料集顏色表
類別名稱 R G B background 0 0 0 背景 aeroplane 128 0 0 飛機 bicycle 0 128 0 bird 128 128 0 boat 0 0 128 bottle 128 0 128 瓶子 bus 0 128 128 大巴 car 128 1
VOC 資料集
可變形網路 ：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets VOC資料集： Test 引數 ('PascalVOC', '2007_test', './data', './data/VOCdevkit', './output/rcnn/voc/resne
No.3 ssd-caffe(2):訓練ssd-caffe模型：(以VOC資料集為例)
2.訓練ssd-caffe模型：(以VOC資料集為例) 使用caffe進行目標檢測，我們的需要標註了標籤的圖片作為訓練樣本，訓練模型。推薦使用開源的標註工具labelimg，來對我們的圖片進行標註。標註之後，會產生.xml檔案,用於標識圖片中物體的具體資訊。
VOC資料集mAP計算
檢測出來的bbox包含score和bbox，按照score降序排序，所以每新增一個樣本，就代表閾值降低一點（真實情況下score降低，iou不一定降低）。這樣就是可以有很多種閾值，每個閾值情況下計算一個prec和recall。 d:對模型檢測到的bbox迴圈：j:對該bbo
使用labelImg影象標註工具製作VOC資料集
1.Linux下安裝brew install qt qt4brew install libxml2make qt4py2pythobelImg.py2.windows下安裝安裝安裝Anaconda2-4
使用keras版本的yoloV3訓練並在VOC資料集上測試
一、環境需求：tensorflowkeras（編譯執行時按照錯誤提示pip install 相應庫檔案即可）二、Demo：1、下載程式碼：git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo32、下載yoloV3權重檔案：https:
caffe-ssd 訓練自己的VOC資料集(一):轉換VOC xml資料為lmdb格式
假設你已經做好了VOC資料標籤，也就是xml檔案，並且已經配置好了caffe-ssd的環境 第一步，在caffe-ssd/data目錄下本身自帶有如下資料夾： 然後在caffe-ssd/data目錄下新建一個資料夾命名為VOCdevkit: 然後data目錄下有：
《我的PaddlePaddle學習之路》筆記九——使用VOC資料集的實現目標檢測
目錄 前言 目標檢測的使用範圍很廣，比如我們使用相機拍照時，要正確檢測人臉的位置，從而做進一步處理，比如美顏等等。在目標檢測的深度學習領域上，從2014年到2016年，先後出現了R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, I
淺談VOC資料集的mAP的計算過程
目標檢測中最常用的測評指標就是mAP(mean Average Precision)，但對其計算過程一直似懂非懂，沒有完全弄清楚。在看過網上一些資料後，自以為弄清楚了，下面以倒敘的方式簡單談談自己的理解，目的在於做個記錄，如果有讀者沒看懂或者覺得博主理解有誤，歡迎交流探討。 mA
Caltech行人資料集轉化VOC資料集
CaltechPestrian2VOC 1. Seq檔案轉化成JEPG影象檔案 呼叫seq2jpg.py檔案，輸入data資料夾，輸出到JPEG資料夾中，解析後的圖片會是 2. VBB標註檔案轉化為XML檔案 呼叫vbb2voc.py檔案，輸入a
計算機視覺標準資料集整理—PASCAL VOC資料集
資料集下載 PASCAL VOC為影象識別和分類提供了一整套標準化的優秀的資料集，從2005年到2012年每年都會舉行一場影象識別challenge。此資料集可以用於影象分類、目標檢測、影象分割。 資料集下載映象地址如下（包括VOC2007和VOC2012）：