PASCAL VOC2012数据集分析

一、简介
二、PASCAL VOC2012数据集
三、参考资料

Pascal VOC2012官网地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/
PASCAL VOC论文：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/pubs/everingham15.pdf

一、简介

PASCAL VOC挑战赛（The PASCAL Visual Object Classes Challenge）是关于计算机视觉的挑战赛，PASCAL VOC挑战赛主要包括以下几类：分类(Classification)，检测(Detection)，分割(Segmentation)，行为识别(Action Classification) 等。
- 图像分类与检测
分类：在测试图像预测是否为二十个分类之一，正确分类。
检测：在测试图像上预测二十个分类对象的有无与位置信息。

- 图像分割
分割：图像分割一般包括实例分割和语义分割，实例分割是要把每个单独的目标用一种颜色表示（如下图中间的图像），而语义分割只是把同一类别的所有目标用同一颜色表示（如下图右侧的图片）。

- 行为识别
行为识别：预测图像中人的行为动作

- Person Layout标注
Person Layout标注：检测人与其各个身体组成部分，如果手、脚、头等。

二、PASCAL VOC2012数据集

Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据，它有二十个类别：
Person:person
Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep
Vehicle:aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
下载路径： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit
下载完之后解压文件，打开VOCdevkit-VOC2012可以看到如下文件。

Annotations文件夹
Annotations文件夹中存放的是xml格式的标签文件，每一个xml文件都对应于JPEGImages文件夹中的一张图片，一共有17125个项目文件。

xml文件具体格式如下图所示，

<annotation><folder>VOC2012</folder><filename>2007_000027.jpg</filename>  //文件名<source>  //图片来源<database>The VOC2007 Database</database><annotation>PASCAL VOC2007</annotation><image>flickr</image></source><size>    //图片大小（长、宽、通道）<width>486</width><height>500</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented>  //图片分割标注（0代表没有标注，1代表有标注）<object>  //检测到的物体<name>person</name>   //对象类别<pose>Unspecified</pose>  //拍摄角度<truncated>0</truncated>  //是否被标记为截断(0表示没有，1表示是)<difficult>0</difficult>  //是否被标记为很难识别对称(0表示不是，1表示是)<bndbox> //标签描述box框在图像上的位置<xmin>174</xmin><ymin>101</ymin><xmax>349</xmax><ymax>351</ymax></bndbox><part>  //身体部位<name>head</name><bndbox><xmin>169</xmin><ymin>104</ymin><xmax>209</xmax><ymax>146</ymax></bndbox></part><part><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>

对应图片如下所示，

ImageSets文件夹
ImageSets存放的是每一种类型的challenge对应的图像数据。
在ImageSets下有四个文件夹：

Action文件夹下面存放的是人的行为动作图像信息，比如running，jumping等。
Layout文件夹存放的是人的各个部位图像信息，比如head，hand，feet等。
Main文件夹存放的是目标检测分类图像信息，总共分为20类，包含了20个分类的***_train.txt、***_val.txt和***_trainval.txt文件。
***_train.txt文件表示训练集
***_val.txt文件表示验证集
***_trainval.txt文件表示训练集+验证集

这些txt文件中格式为：图像文件名 + 空格 + 标记，以aeroplane_tran.txt文件为例：

其中：

1 表示图像中包含aeroplane
-1 表示图像中不包含aeroplane

Pascal VOC2012 Main文件中统计的训练、验证、验证与训练图像如下:

Segmentation 文件夹存放的是目标分割图像信息，包含了train.txt(训练集1464个)、val.txt（验证集1449个）、trainval.txt(训练集+验证集2913个)。

JPEGImages文件夹
存放所有的原始图像文件，格式必须是JPG格式，这个要特别注意！如果你打算使用VOC2012格式生成数据，那么原始图像格式在采样时候请用JPG格式保存，避免后期生成使用tensorflow工具生成的时候出错。

SegmentationClass文件夹
存放所有分割的图像标注，分割图像按照每个类别标注的数据，相当于语义分割PNG图。

SegmentationObject文件夹
存放所有分割的图像标注，分割图像按照每个类别每个对象不同标注的数据，相当于实例分割PNG图。

三、参考资料

PASCAL VOC2012数据集介绍
PASCAL VOC2012 数据集详解

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