Pascal VOC：Pascal Visual Object Classes

1、官方文档地址：http://h ost.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

2、最常用的版本是 VOC2007 和 VOC2012，识别目标的种类为20类，有5717张图片，13609个目标，近4G大小，是最为经典的目标检测测试标准

VOC2007：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
VOC2012：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html

3、PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集的分类相同，都是分 4 个大类：vehicle、household、animal、person，然后可细分为 20 个小类，预测的时候是只输出下图中黑色粗体的类别最细颗粒度的小类别)

4、PASCAL VOC 挑战赛主要有如下这几类子任务：

Object Classification 对象分类
Object Detection 对象检测
Object Segmentation 对象分割
Human Layout 人体布局
Action Classification 行动分类

5、数据结构

数据集中有5717张图片，13609个目标，近4G大小

├── Annotations 进行 detection 任务时的标签文件，xml 形式，文件名与图片名一一对应
├── ImageSets 包含三个子文件夹 Layout、Main、Segmentation，其中 Main 存放的是分类和检测的数据集分割文件
├── JPEGImages 存放 .jpg 格式的图片文件
├── SegmentationClass 存放按照 class 分割的图片
└── SegmentationObject 存放按照 object 分割的图片├── Main
│   ├── train.txt 写着用于训练的图片名称， 共 2501 个
│   ├── val.txt 写着用于验证的图片名称，共 2510 个
│   ├── trainval.txt train与val的合集。共 5011 个
│   ├── test.txt 写着用于测试的图片名称，共 4952 个

COCO：Microsoft Common Objects in Context

1、官方文档地址：http://cocodataset.org/

2、起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。

3、COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding（场景理解）为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。

4、图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万个

Cityscapes：

1、官方文档地址：www.cityscapes-dataset.com

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【数据集】语义分割常用的数据集： Pascal VOC、Cityscape、MSCOCO

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Pascal VOC：Pascal Visual Object Classes

COCO：Microsoft Common Objects in Context

Cityscapes：

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