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  • Voc 数据集

    2018-01-18 09:12:39
    VOCtest_06-Nov-2007.tar VOCtrainval_06-Nov-2007.tar VOCtrainval_11-May-2012.tar
  • VOC数据集

    千次阅读 2019-05-14 10:51:13
    VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。 对于检测任务,VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。 对于分割任务, VOC2012...

    Challenge and tasks

    给定自然图片, 从中识别出特定物体。
    待识别的物体有20类:

    • person bird, cat, cow, dog, horse, sheep
    • aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
    • bottle, chair, dining table, potted plant,sofa, tv/monitor

    有以下几个task:

    • Classification(略过)
    • Detection: 将图片中所有的目标用bounding box(bbox)框出来
    • Segmentation: 将图片中所有的目标分割出来
    • Person Layout(略过)

    接下来本文只介绍Detection与Segmentation相关的内容。

    Dataset

    • 所有的标注图片都有Detection需要的label, 但只有部分数据有Segmentation Label。
    • VOC2007中包含9963张标注过的图片, 由train/val/test三部分组成, 共标注出24,640个物体。
    • VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。
    • 对于检测任务,VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。
    • 对于分割任务, VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片, test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。

    Detection Ground Truth and Evaluation

    Ground truth

    <annotation>
        <folder>VOC2007</folder>
        <filename>009961.jpg</filename>
        <source>
            <database>The VOC2007 Database</database>
            <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
            <image>flickr</image>
            <flickrid>334575803</flickrid>
        </source>
        <owner>
            <flickrid>dictioncanary</flickrid>
            <name>Lucy</name>
        </owner>
        <size><!--image shape-->
            <width>500</width>
            <height>374</height>
            <depth>3</depth>
        </size>
        <segmented>0</segmented><!--是否有分割label-->
        <object>
            <name>dog</name> <!--类别-->
            <pose>Unspecified</pose><!--物体的姿态-->
            <truncated>0</truncated><!--物体是否被部分遮挡(>15%-->
            <difficult>0</difficult><!--是否为难以辨识的物体, 主要指要结体背景才能判断出类别的物体。虽有标注, 但一般忽略这类物体-->
            <bndbox><!--bounding box-->
                <xmin>69</xmin>
                <ymin>4</ymin>
                <xmax>392</xmax>
                <ymax>345</ymax>
            </bndbox>
        </object>
    </annotation>
    

    Evaluation

    提交的结果存储在一个文件中, 每行的格式为:

    <image identifier> <confidence> <left> <top> <right> <bottom>
    

    1
    例如:

    comp3_det_test_car.txt:
    000004 0.702732 89 112 516 466
    000006 0.870849 373 168 488 229
    000006 0.852346 407 157 500 213
    000006 0.914587 2 161 55 221
    000008 0.532489 175 184 232 201
    

    confidence会被用于计算mean average precision(mAP). 简要流程如下, 详细可参考
    https://sanchom.wordpress.com/tag/average-precision/

    • 根据confidence对结果排序,计算top-1, 2, …N对应的precision和recall
    • 将recall划分为n个区间t in [t1, …, tn]
    • 找出满足recall>=t的最大presicision
    • 最后得到n个最大precision, 求它们的平均值
            aps = []
            for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):#将recall分为多个区间
            # 在所有 recall > t对应的precision中找出最大值
                mask = tf.greater_equal(recall, t)
                v = tf.reduce_max(tf.boolean_mask(precision, mask)) 
                aps.append(v / 11.)
            # 得到其平均值
            ap = tf.add_n(aps)
            return ap
    

    代码给出的是voc07的计算方式, voc2010在recall区间区分上有变化: 假如有M个正样例,则将recall划分为[1/M, 1/(M - 1), 1/(M - 2), ... 1]。其余步骤不变。

    • 如输出的bbox与一个ground truth bbox的 IOU大于0.5, 且类别相同,则为True Positive,
      否则为False Positive
    • 对于一个ground truth bbox, 只会有一个 true positive, 其余都为false positive.

    Segmentation

    Ground Truth

    分割的label由两部分组成:

    • class segmentation: 标注出每一个像素的类别
    • object segmentation: 标注出每一个像素属于哪一个物体

    Evaluation

    每类的precision和总体precision.

    展开全文
  • Pascal Voc数据集详细分析

    万次阅读 多人点赞 2018-04-24 13:58:29
    所以这里就来详细的记录一下PASCAL VOC的格式,包括目录构成以及各个文件夹的内容格式,方便以后自己按照VOC的标准格式制作自己的数据集。 正文 相关网址 Pascal VOC网址:...

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    前言

    做深度学习目标检测方面的同学怎么都会接触到PASCAL VOC这个数据集。也许很少用到整个数据集,但是一般都会按照它的格式准备自己的数据集。所以这里就来详细的记录一下PASCAL VOC的格式,包括目录构成以及各个文件夹的内容格式,方便以后自己按照VOC的标准格式制作自己的数据集。

    正文

    相关网址

    Pascal VOC网址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
    查看各位大牛算法的排名的Leaderboards:http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/main_bootstrap.php
    训练/验证数据集下载(2G):host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
    数据下载镜像网站(实测迅雷教育网速度很快):https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/
    官方说明:The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) Development Kit

    VOCdevkit文件夹

    数据集下载后解压得到一个名为VOCdevkit的文件夹,该文件夹结构如下:

    .
    └── VOCdevkit     #根目录
        └── VOC2012   #不同年份的数据集,这里只下载了2012的,还有2007等其它年份的
            ├── Annotations        #存放xml文件,与JPEGImages中的图片一一对应,解释图片的内容等等
            ├── ImageSets          #该目录下存放的都是txt文件,txt文件中每一行包含一个图片的名称,末尾会加上±1表示正负样本
            │   ├── Action
            │   ├── Layout
            │   ├── Main
            │   └── Segmentation
            ├── JPEGImages         #存放源图片
            ├── SegmentationClass  #存放的是图片,语义分割相关
            └── SegmentationObject #存放的是图片,实例分割相关
    

    这里大概介绍一下各个文件夹的内容,更细节的介绍将在后文给出:

    • Annotation文件夹存放的是xml文件,该文件是对图片的解释,每张图片都对于一个同名的xml文件。
    • ImageSets文件夹存放的是txt文件,这些txt将数据集的图片分成了各种集合。如Main下的train.txt中记录的是用于训练的图片集合
    • JPEGImages文件夹存放的是数据集的原图片
    • SegmentationClass以及SegmentationObject文件夹存放的都是图片,且都是图像分割结果图(楼主没用过,所以不清楚)

    Annotation文件夹

    Annotation文件夹的内容如下:
    这里写图片描述
    其中xml主要介绍了对应图片的基本信息,如来自那个文件夹、文件名、来源、图像尺寸以及图像中包含哪些目标以及目标的信息等等,内容如下:

    <annotation>
    	<folder>VOC2012</folder>  #表明图片来源
    	<filename>2007_000027.jpg</filename> #图片名称
    	<source>                  #图片来源相关信息
    		<database>The VOC2007 Database</database>
    		<annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
    		<image>flickr</image>
    	</source>
    	<size>     #图像尺寸
    		<width>486</width>
    		<height>500</height>
    		<depth>3</depth>
    	</size>
    	<segmented>0</segmented> #是否用于分割
    	<object>  #包含的物体
    		<name>person</name> #物体类别
    		<pose>Unspecified</pose>
    		<truncated>0</truncated>
    		<difficult>0</difficult>
    		<bndbox>  #物体的bbox
    			<xmin>174</xmin>
    			<ymin>101</ymin>
    			<xmax>349</xmax>
    			<ymax>351</ymax>
    		</bndbox>
    		<part> #物体的头
    			<name>head</name>
    			<bndbox>
    				<xmin>169</xmin>
    				<ymin>104</ymin>
    				<xmax>209</xmax>
    				<ymax>146</ymax>
    			</bndbox>
    		</part>
    		<part>   #物体的手
    			<name>hand</name>
    			<bndbox>
    				<xmin>278</xmin>
    				<ymin>210</ymin>
    				<xmax>297</xmax>
    				<ymax>233</ymax>
    			</bndbox>
    		</part>
    		<part>
    			<name>foot</name>
    			<bndbox>
    				<xmin>273</xmin>
    				<ymin>333</ymin>
    				<xmax>297</xmax>
    				<ymax>354</ymax>
    			</bndbox>
    		</part>
    		<part>
    			<name>foot</name>
    			<bndbox>
    				<xmin>319</xmin>
    				<ymin>307</ymin>
    				<xmax>340</xmax>
    				<ymax>326</ymax>
    			</bndbox>
    		</part>
    	</object>
    </annotation>
    

    ImageSets文件夹

    ImageSets包含如下四个子文件夹:
    这里写图片描述
    各个文件夹中存放的是各种用途的TXT文件。例如在Main文件夹下有名为aeroplane_train.txt的文件,顾名思义是用于飞机类别的训练数据。该txt的具体内容如下,其中±1应该表示的是正负样本的含义(没有具体研究):

    2008_000008 -1
    2008_000015 -1
    2008_000019 -1
    2008_000023 -1
    2008_000028 -1
    2008_000033  1
    2008_000036 -1
    2008_000037  1
    2008_000041 -1
    2008_000045 -1
    

    其中包含的train.txt以及trainval.txt等文件内容与上面类似。不过博主发现train.txt和trainval.txt内容中光有图片的名字,末尾没有标注正负1.

    JEPGImages文件夹

    该文件夹存放的是数据集的所有源图片,内容如下:
    这里写图片描述

    SegmentationClass文件夹

    语义分割相关:
    这里写图片描述

    SegmentationObject文件夹

    实例分割相关:
    这里写图片描述

    展开全文
  • VOC数据集下载

    千次阅读 2019-11-15 15:06:25
  • 目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍,Pascal VOC(VOC 2012、VOC 2007) 数据集的简介、下载、使用方法详细攻略
    个人微信公众号:AI研习图书馆

    ID:(Art-Intelligence)
    欢迎关注,交流学习,共同进步~

    1.引言

    PASCAL VOC数据集,为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中,这是一个监督学习的问题,训练集以带标签的图片的形式给出。

    介绍Pascal VOC数据集:

    1. Challenge and tasks, 介绍Detection与Segmentation相关内容
    2. 数据格式
    3. 衡量方式
    4. voc2007, voc2012

    2.数据集简介

    2.1 数据对象类别

    数据集物体对象共包括20类,分别是:

    1. Person: person
    2. Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep
    3. Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
    4. Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

    翻译:
    5. 人:人
    6. 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊
    7. 车辆:飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车
    8. 室内:瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/监视器

    在这里插入图片描述

    2.2 挑战赛

    挑战赛主要包括三类任务:分类(classification),检测(detection),和分割(segmentation) 。
    所有的标注图片都有Detection需要的label, 但只有部分数据有Segmentation Label。

    3. VOC2007

    VOC2007中包含9963张标注过的图片, 由train/val/test三部分组成, 共标注出24,640个物体。

    3. VOC2012.

    VOC2012:VOC2012数据集是VOC2007数据集的升级版,一共有11530张图片。

    1. 对于检测任务,VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片,共27450个物体。
    2. 对于分割任务, VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片, test只包含08-11。trainval有 2913张图片,共6929个物体。

    4.数据集下载

    Pascal VOC 数据集的下载:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

    5.数据集的使用

    篇幅有限,请看下一篇博客,将会详细解释~

    您的支持,是我不断创作的最大动力~

    欢迎点赞关注留言交流~

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    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 对PASCAL VOC 数据集进行数据增强

    万次阅读 2020-12-29 18:27:35
    目的:对VOC数据集的对象检测的数据进行数据增强。如果能帮到您请给本人一颗⭐,拜托了!!!!! https://github.com/Mygithub-Yao/tools-VOC 2.项目目录解析 DataAugmentLabelImg //增强功能代码 show_picture //...
  • PASCAL VOC数据集分析

    万次阅读 多人点赞 2016-10-09 18:29:47
    PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。 本文主要分析PASCAL VOC数据集中和图像中物体识别相关的内容。 在这里...
  • VOC数据集解析 VOC2007解析

    千次阅读 多人点赞 2019-12-12 00:31:19
    VOC数据是 PASCAL VOC Challenge 用到的数据集,官网:... 这里以常用的 VOC2007数据集 作为代表来讲解一下VOC数据集 1.下载数据 官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html 训练集/验...
  • VOC数据集制作

    2021-03-18 17:05:39
    VOC数据集制作1 获取数据2 标记图片3 按照PascalVOC数据集的格式整理自己的数据4 划分训练集和测试集 1 获取数据 对于数据的获取,可以是图片形式,也可以是视频形式,但最终将转化成图片的形式进行数据集的制作。...
  • Pascal voc 数据集下载网址

    万次阅读 多人点赞 2019-03-06 21:23:26
    一直在找Pascal voc数据集下载地址,但官网好像上不去,记录一下镜像网址 Pascal Voc 2007 和Voc 2012下载地址: https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 官网: ......
  • Pascal VOC 数据集介绍

    万次阅读 多人点赞 2017-04-30 20:10:19
    介绍Pascal VOC数据集: Challenge and tasks, 只介绍Detection与Segmentation相关内容。 数据格式 衡量方式 voc2007, voc2012 Challenge and tasks给定自然图片, 从中识别出特定物体。 待识别的物体有20类: ...
  • 使用自己制作的VOC数据集训练YOLOv3模型,后台基于Keras和TensorFlow,详细记录了从数据集准备到训练模型和验证的整个流程。同时提出一些改进意见。
  • MSCOCO数据集格式转化成VOC数据集格式

    万次阅读 热门讨论 2018-03-13 17:35:56
    MSCOCO数据集格式转化成VOC数据集格式转载请注明原出处:http://blog.csdn.net/ouyangfushu/article/details/79543575作者:SyGoingQQ: 2446799425SSD目标检测算法在MSCOCO上训练,SSD默认训练格式是VOC数据集格式,...
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  • PascalVOC 数据集介绍! 文章目录一、Challenge1.1、数据集的主要任务1.2、VOC2012文件夹1.3、Annotations1.4、ImageSets1.5、JPEGImages Pascal VOC challenge 是一个非常流行的数据集,用于构建和评估图像分类、...
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    最近使用yolo进行目标检测,但是手上的数据集既不是coco也不是voc...1.首先了解voc数据集格式 └── VOCdevkit #根目录 └── VOC2017 ├── Annotations #存放xml文件,与JPEGImages中的图片一一对应,解释图...
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    千次阅读 2019-12-15 11:30:28
    VOC格式;VOC数据集格式介绍;
  • VOC数据集格式转化成COCO数据集格式

    千次阅读 2019-12-20 16:53:17
    VOC数据集格式转化成COCO数据集格式 一、唠叨 之前写过一篇关于coco数据集转化成VOC格式的博客COCO2VOC,最近读到CenterNet的官方代码,实现上则是将voc转化成coco数据格式,这样的操作我个人感觉很不习惯,也...
  • 文章目录使用labelimg制作VOC数据集VOC数据集介绍labelimg介绍labelimg保姆级使用流程准备工作以官网的样式,先创建文件夹:设置labelimg给图片做标记最终结果数据集的划分准备工作划分数据集程序 使用labelimg制作...
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    2020-12-10 16:12:37
    VOC数据集下载 voc2007 训练数据 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar voc2007 测试数据 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar voc...
  • 制作VOC数据集的xml文件(一张图片可包含多个目标包围框)
  • VOC数据集具体格式

    千次阅读 2019-12-26 10:53:19
    现在深度学习很多框架都在使用VOC数据集,来研究一下voc数据集的具体内容 一般voc解压出来后都包括Annotations,ImageSets,JPEFImages,SegmentationClass ,SegmentationObject; Annotations中是放着所有图片的标记...

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