目標檢測之-Caffe-SSD系列（一）資料的處理-PASCAL VOC
阿新 • • 發佈：2019-02-18
目標檢測任務之資料的處理
常見的目標檢測資料集之PASCAL VOC
1 . PASCAL VOC資料集介紹
| 資料集名稱 | 訓練集（本地訓） | 測試集（本地測） |
|---|---|---|
| PASCAL VOC | 2007 trainval + 2012 trainval(“07+12”) | 2007 test |
訓練驗證集和測試集比例為1:1
| ……… | VOC2007（trainval） | VOC2007（test） | VOC2012（trainval） | VOC2012（test） |
|---|---|---|---|---|
| 圖片數 | 9963 | 約9963 | 11540 | 約11540 |
注：單獨的VOC2012應該只包含08至12年的資料。
| 資料集英文標籤（20類） | 資料集中文標籤（20類） |
|---|---|
| 人 | person |
| 鳥，貓，牛，狗，馬，羊 | bird, cat, cow, dog, horse, sheep |
| 飛機，自行車，船，巴士，汽車，摩托車，火車 | aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train |
| 瓶，椅子，餐桌，盆栽，沙發，電視/顯示器 | bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor |
2 . 檢測任務Bounding Box標籤
2.1 Bouding Box標註原則：
除非Bounding box必須擴大來包含物體（<5%），如說汽車上的天線，那麼Bounding box必須只包含物體的可見部分，不包含預估部分。
2.2 標註資訊
標註資訊是以xml檔案儲存的，我們需要讀取xml檔案，然後將裡面的資訊讀取出來。
import xml.etree.ElementTree as ET
tree=ET.parse(in_file) # 將xml檔案解析成一個樹結構的資料，然後依次解析出xml檔案中的內容，儲存為xxx.txt檔案，裡面記錄了class, x_min, y_min, x_max, y_max