PASCAL VOC資料集分析

阿新 • • 發佈：2019-01-24

接下來需要研究的是如何自己生成訓練資料和測試資料，將在下一篇中闡述。

2. 轉載2

現在深度學習很多框架都在使用VOC資料集，來研究一下voc資料集的具體內容

一般voc解壓出來後都包括Annotations,ImageSets,JPEFImages,SegmentationClass ,SegmentationObject;

Annotations中是放著所有圖片的標記資訊，以xml為字尾名.以分類檢測的資料為例，開啟ImageSets中的layout，會有train，trainval，val三個txt格式資料，：

1 train 很明顯是訓練資料（注意，均為圖片名，沒有後綴）

2 val 驗證資料

3 trainval 則是所有訓練和驗證資料

4 test 測試資料

而ImageSets中的Main資料夾中儲存的是各類資料出現的統計，以areoplane為例，有三個相關檔案aeroplane_train.txt,areoplane_val,areoplane_trainval.txt,以areoplain_train.txt為例，分為兩列，第一列為影象名如00012（注意沒有後綴），第二列為-1和1，-1表示目標在對應的影象沒有出現，1則表示出現。

segmentationclass和segmentationobject中均為分割後的結果

Anotation資料夾中包含了所有train和val的標記資訊，標記資訊均以xml結尾，其中，以（x,y）的格式儲存座標點.在實際應用中，要不把資料集改為voc形式，如果使用txt

格式的annotations，則需要在程式碼中進行相應的修改。txt生成xml的程式碼稍後上傳

【計算機視覺】PASCAL VOC資料集分析

PASCAL VOC資料集分析

接下來需要研究的是如何自己生成訓練資料和測試資料，將在下一篇中闡述。2. 轉載2 現在深度學習很多框架都在使用VOC資料集，來研究一下voc資料集的具體內容一般voc解壓出來後都包括Annotations,ImageSets,JPEFImages,SegmentationClass ,Segmentatio

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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。下載完之後解壓，可以在VOCdevkit目錄下的VOC20

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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

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