VOC数据集格式介绍 |
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深度学习很多框架都在使用VOC数据集，所以先来研究一下voc数据集的具体内容。 以PASCAL VOC2007为例，它包含如下5个文件夹： JPEGImagesAnnotationsImageSetsSegmentationClassSegmentationObject 1、JPEGImagesPASCAL 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。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 VOC2012 2007_000392.jpg //文件名 //图像来源（不重要） The VOC2007 Database PASCAL VOC2007 flickr //图像尺寸（长宽以及通道数） 500 332 3 1 //是否用于分割（在图像物体识别中01无所谓） //检测到的物体 horse //物体类别 Right //拍摄角度 0 //是否被截断（0表示完整） 0 //目标是否难以识别（0表示容易识别） //bounding-box（包含左下角和右上角xy坐标） 100 96 355 324 //检测到多个物体 person Unspecified 0 0 198 58 286 197 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。 |
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