彻底搞懂VOC/YOLO标注格式《补充》

引言：在深度学习中，标注格式占据了半壁江山，没有这些标注，深度学习就是盲人摸象（只针对有监督学习哦！！！），就像是深度学习网络的先验知识，或者说是‘考试时，老师画的重点’。在很长一段时间处于迷茫状态，像个无头苍蝇到处乱飞，到处学习，没有进行系统性的学习，今天索性再学习一下题目的内容吧！！！

1.YOLO与VOC标注格式间的关系。

1》首先看一下YOLO标注格式（一般为一个txt文本文件，里面存放着一些数字，小琼表示：看不懂）

YOLO标注格式
<annotation><folder>video_pic</folder><filename>1111.png</filename><path>D:\pic\1111.png</path><source><database>Unknown</database></source><size><width>438</width><height>655</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented><object><name>bottle</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>233</xmin><ymin>176</ymin><xmax>414</xmax><ymax>467</ymax></bndbox></object><object><name>dog_head</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>55</xmin><ymin>72</ymin><xmax>242</xmax><ymax>210</ymax></bndbox></object><object><name>dog_body</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>29</xmin><ymin>209</ymin><xmax>267</xmax><ymax>644</ymax></bndbox></object>
</annotation>
VOC数据集标注格式

2》YOLO标注格式讲解：

每行总共有5个数字，总共有四行。

2.1》首先是第一列数字，表示的是类别标签，在此处0-2，总共有3类(bottle-0\dog_head-1\dog_body-2)，也就是这张图片包含三类数据。（每一行对应一类的标签）

2.2》每一行的后四个数字代表的是一个矩形框（x,y,w,h）(x,y)代表矩形的中心坐标，（w,h）代表矩形的宽度和高度，（这里的坐标值都是经过归一化处理的，什么意思？就是在原图像上的坐标值都经过除以长宽后得到的，还是不懂，举个例子！！）

图片来源于网络，侵权联系删除

由上面的VOC标注数据格式可以知道狗头的标注位置为（55,72,242,210）次坐标表示的是狗头的左上角的坐标（2处）与右下角 3，两个点的坐标：
<name>dog_head</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>55</xmin><ymin>72</ymin><xmax>242</xmax><ymax>210</ymax>
然而在YOLO数据集中的表示我们可以通过下面计算得到：

中心点1坐标：x=(xmin+xmax)/2 / 438 =0.339041095890411;

y=(ymin+ymax)/2/ 655=0.2152671755725191
txt文件标注为：1 0.339041 0.215267 0.426941 0.210687
(惊呆了，一模一样！！！)同理宽度和长度一样，只不过都除以一个宽和高

#

N.结束：

GAME OVER

如果理解错误，欢迎大家批评，及时纠正小琼的错误哦，真心感谢你的纠正！！！

如果小伙伴梦有疑问欢迎在评论区留言哦！！！

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欢迎和小伙伴梦一起学习，共同努力，加油！！！

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