VOC数据集格式介绍

深度学习很多框架都在使用VOC数据集格式，所以先来研究一下voc数据集的具体内容。

以PASCAL VOC2017为例，它包含如下5个文件夹：

JPEGImages
Annotations
ImageSets
SegmentationClass
SegmentationObject

1、JPEGImages

PASCAL VOC提供的所有的图片，其中包括训练图片，测试图片。

2、Annotations

存放xml格式的标签文件，每个xml对应JPEGImage中的一张图片。并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别（C=20）信息，命名通常与对应的原始图像一样，以（x,y）的格式保存坐标点。可使用labelImg进行标注和查看。
图像标注工具labelImg安装教程及使用方法

<annotation>  <folder>VOC2012</folder>                             <filename>2007_000392.jpg</filename> //文件名  <source>                             //图像来源（不重要）  <database>The VOC2007 Database</database>  <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>  <image>flickr</image>  </source>  <size>                              //图像尺寸（长宽以及通道数）                        <width>500</width>  <height>332</height>  <depth>3</depth>  </size>  <segmented>1</segmented>            //是否用于分割（在图像物体识别中01无所谓）  <object>                            //检测到的物体  <name>horse</name>              //物体类别  <pose>Right</pose>              //拍摄角度  <truncated>0</truncated>        //是否被截断（0表示完整）  <difficult>0</difficult>        //目标是否难以识别（0表示容易识别）  <bndbox>                        //bounding-box（包含左下角和右上角xy坐标）  <xmin>100</xmin>  <ymin>96</ymin>  <xmax>355</xmax>  <ymax>324</ymax>  </bndbox>  </object>  <object>              //检测到多个物体  <name>person</name>  <pose>Unspecified</pose>  <truncated>0</truncated>  <difficult>0</difficult>  <bndbox>  <xmin>198</xmin>  <ymin>58</ymin>  <xmax>286</xmax>  <ymax>197</ymax>  </bndbox>  </object>
</annotation>

3、ImageSets

Action：人的动作
Layout：人体的具体部位
Main：图像物体识别的数据，总共20类, 需要保证train val没有交集。
- train.txt：训练集（注意，均为图片名，没有后缀。以train.txt为例，分为两列，第一列为图像名如00012；第二列为-1和1，-1表示目标在对应的图像没有出现，1则表示出现。）
- val.txt：验证集
- trainval.txt：训练和验证集
Segmentation：用于分割的数据

验证集（val）与测试集（test）是有区别的。
验证集：val是validation的简称，验证是否过拟合、以及用来调节训练参数等。
测试集：当模型训练完成后，用于检测模型的准确性。

4、SegmentationObject & SegmentationClass

保存的是物体分割后的数据，在物体识别中没有用到。

参考链接：
https://blog.csdn.net/m0_37970224/article/details/89212906
https://blog.csdn.net/tttabcgy/article/details/80191889

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