PASCAL VOC数据集简介

PASCAL VOC简介
JPEGImages
Annotations
ImageSets

1. PASCAL VOC简介

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。

在这里采用PASCAL VOC2012作为例子。下载地址为：点击打开链接。（本文中的系统环境为ubuntu14.04）

下载完之后解压，可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件：

其中在图像物体识别上着重需要了解的是Annotations、ImageSets和JPEGImages。

2. JPEGImages

JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息，包括了训练图片和测试图片。

这些图像都是以“年份_编号.jpg”格式命名的。

图片的像素尺寸大小不一，但是横向图的尺寸大约在500*375左右，纵向图的尺寸大约在375*500左右，基本不会偏差超过100。（在之后的训练中，第一步就是将这些图片都resize到300*300或是500*500，所有原始图片不能离这个标准过远。）

这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。

3. Annotations

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。

xml文件的具体格式如下：（对于2007_000392.jpg）

<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>

对应的图片为：

4. ImageSets

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：

其中Action下存放的是人的动作（例如running、jumping等等，这也是VOC challenge的一部分）

Layout下存放的是具有人体部位的数据（人的head、hand、feet等等，这也是VOC challenge的一部分）

Main下存放的是图像物体识别的数据，总共分为20类。

Segmentation下存放的是可用于分割的数据。

在这里主要考察Main文件夹。

Main文件夹下包含了20个分类的***_train.txt、***_val.txt和***_trainval.txt。

这些txt中的内容都差不多如下：

前面的表示图像的name，后面的1代表正样本，-1代表负样本。

_train中存放的是训练使用的数据，每一个class的train数据都有5717个。

_val中存放的是验证结果使用的数据，每一个class的val数据都有5823个。

_trainval将上面两个进行了合并，每一个class有11540个。

需要保证的是train和val两者没有交集，也就是训练数据和验证数据不能有重复，在选取训练数据的时候，也应该是随机产生的。

5. SegmentationClass和SegmentationObject

这两个文件夹下保存了物体分割后的图片，在物体识别中没有用到，在这里不做详细展开。

接下来需要研究的是如何自己生成训练数据和测试数据，将在下一篇中阐述。

PASCAL VOC数据集简介相关推荐

目标检测：PASCAL VOC 数据集简介
一.简介 PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification .Object Detection.Object Segmentation.Human Layout.Acti ...
Pascal VOC 数据集介绍（tensorflow model zoo）
Pascal VOC 数据集的下载 # 下载2007年的训练数据 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06- ...
图像处理基本库的学习笔记5--公共数据集，PASCAL VOC数据集，NYUD V2数据集的简介与提取，COCO2017，医学影像数据集汇总
目录公共数据集计算机视觉标准数据集整理-PASCAL VOC数据集数据集文件结构 Annotation JPEGImages SegmentationClass SegmentationObje ...
目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍
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20 ...
PASCAL VOC数据集
一.简介 PASCAL: pattern analysis, statistical modelling and computational learning VOC: visual object c ...
Ubuntu上用caffe的SSD方法训练Pascal VOC数据集
实验目的继caffe和ssd搭建完成,demo也演示完毕,了解一些基本知识后,现在开始训练自己的数据集,在给自己的训练集处理之前,先跟着官方的示例将Pascal VOC数据集训练走一遍,把可能会踩坑 ...
RCNN系列实验的PASCAL VOC数据集格式设置
我们在做RCNN系列的实验时,往往需要把数据集的格式设置为和PASCAL VOC数据集一样的格式,其实当然也可以修改读取数据的代码,只是这样更为麻烦,自己的数据格式变了又得修改. 首先以VOC200 ...
Deep Learning---py-faster-rcnn基于PASCAL VOC数据集训练模型
0 说明系统环境为Ubuntu14.04, 已经安装好了CUDA和cuDNN以及Python等基础包. 1 设置和编译py-faster-rcnn 1.1 下载py-faster-rcnn $ gi ...
对PASCAL VOC 数据集进行数据增强
对PASCAL VOC 数据集进行数据增强 1.GitHub仓库位置目的: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.co ...
pascal行人voc_在Pascal VOC 数据集上训练YOLOv3模型
上节介绍了<从零开始在Windows10中编译安装YOLOv3>,本节介绍在Pascal VOC 数据集上训练YOLOv3. 第一步,下载并安装YOLOv3训练依赖项. a.下载Pasca ...

PASCAL VOC数据集简介

PASCAL VOC数据集简介相关推荐

最新文章

热门文章