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Pascal VOC(VOC 2012、VOC 2007) 数据集的简介_pascal voc2007

pascal voc2007

一、数据集介绍

       PascalVOC(2005~2012)数据集是PASCAL VOC挑战官方使用的数据集。该数据集包含20类的物体。每张图片都有标注,标注的物体包括人、动物(如猫、狗、岛等)、交通工具(如车、船飞机等)、家具(如椅子、桌子、沙发等)在内的20个类别。每个图像平均有2.4个目标,所有的标注图片都有目标检测需要的标签。

       VOC2007 与 VOC2012

  • VOC2007:包含9963张标注过的图片, 由train/val/test三部分组成, 共标注出24,640个物体。 VOC2007的test数据label已经公布, 之后的没有公布(只有图片,没有label)。
  • VOC2012:是VOC2007数据集的升级版,一共有11530张图片。对于检测任务,VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。 对于分割任务, VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片, test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。    

       VOC2012数据集分为20类,包括背景为21类,分别如下:
       人:人
       动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊
       车辆:飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车
       室内:瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/监视器

二、文件夹介绍

    Pascal VOC2012数据集包括五个文件夹:

1. Annotation文件夹

        Annotation:存放xml格式的标注信息,​一个xml文件对应一张图片,里面通过标签包围数据,如: 

具体解释如下:

  1. <annotation>
  2. <folder>VOC2012</folder>
  3. <filename>2007_000027.jpg</filename> <!-- 对应的图片名字 -->
  4. <source>
  5. <database>The VOC2007 Database</database>
  6. <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
  7. <image>flickr</image>
  8. </source>
  9. <size> <!-- 对应图片的尺寸和通道数 -->
  10. <width>486</width> <!--宽 -->
  11. <height>500</height> <!-- 高 -->
  12. <depth>3</depth> <!-- 通道数为3,表示为彩色 -->
  13. </size>
  14. <segmented>0</segmented>
  15. <object> <!-- 图片里面的对象信息 -->
  16. <name>person</name> <!-- 这里对象为:人 -->
  17. <pose>Unspecified</pose>
  18. <truncated>0</truncated>
  19. <difficult>0</difficult> <!-- 表示是否为难以训练的数据,0表示不是 -->
  20. <bndbox> <!-- 真实框的坐标信息,通常为左上角和右下角坐标 -->
  21. <xmin>174</xmin> <!-- 左上角x坐标 -->
  22. <ymin>101</ymin> <!-- 左上角y坐标 -->
  23. <xmax>349</xmax> <!-- 右下角x坐标 -->
  24. <ymax>351</ymax> <!-- 右下角y坐标 -->
  25. </bndbox>
  26. <part> <!-- 人的组成部分,比如头、手、脚 -->
  27. <name>head</name> <!-- 这里是人的部位:头 -->
  28. <bndbox> <!-- 头的边界框信息 -->
  29. <xmin>169</xmin>
  30. <ymin>104</ymin>
  31. <xmax>209</xmax>
  32. <ymax>146</ymax>
  33. </bndbox>
  34. </part>
  35. <part> <!-- 人的组成部分,比如头、手、脚 -->
  36. <name>hand</name> <!-- 这里是人的部位:手 -->
  37. <bndbox> <!-- 手的边界框信息 -->
  38. <xmin>278</xmin>
  39. <ymin>210</ymin>
  40. <xmax>297</xmax>
  41. <ymax>233</ymax>
  42. </bndbox>
  43. </part>
  44. <part>
  45. <name>foot</name>
  46. <bndbox>
  47. <xmin>273</xmin>
  48. <ymin>333</ymin>
  49. <xmax>297</xmax>
  50. <ymax>354</ymax>
  51. </bndbox>
  52. </part>
  53. <part>
  54. <name>foot</name>
  55. <bndbox>
  56. <xmin>319</xmin>
  57. <ymin>307</ymin>
  58. <xmax>340</xmax>
  59. <ymax>326</ymax>
  60. </bndbox>
  61. </part>
  62. </object>
  63. </annotation>

2. JPEGImages文件夹

     JPEGImages:存放所有图片,包括训练图片和测试图片。命名格式为:2007_000032.jpg

3. ImageSets文件夹

    ImageSets:存放每一种任务对应的数据,其又划分为四个文件夹

(1) Action文件夹:

      存放人体动作的txt文件,比如跳跃、打电话、读书等。而每个动作又分三类为训练集、训练的验证集和测试集。

       内容案例如下,每列数字分别表示:图像ID、人数、动作状态

  • 图像ID(如 2011_003285):这是图像的唯一标识符,用于在数据集中定位特定的图像。
  • 人数(如 1,2,3,4):这一列表示在对应图像中检测到的人数。例如,1 表示图像中有一个人,2 表示图像中有两个人,以此类推。
  • 动作状态(如 -1):这一列表示图像中对应的人的动作状态是否满足action文件所列举的10个动作标签之一(如jumping, phoning, playing instrument等)。通常,正数(如1)表示满足某个动作标签,而-1表示不满足或未标注。
 (2) Layout文件夹

      存放人体部位的txt文件,同样又分为训练集、训练的验证集和测试集。

(3) Main文件夹

       存放类别信息的txt文件,是最重要的文件夹,里面是图像检测的数据,共20个类别,同样又分为训练集、训练的验证集和测试集。

       内容如下,第一列是对应的图片名字,第二列表示这个对象是否出现在该图像中,1表示出现,-1表示没有出现。

​ 注意,在Main文件夹下,有两个最重要的txt文件,分别为train.txt和val.txt。这两个文件夹是总的划分,即相当于机器学习中的训练集和测试集的划分一样,需要保证两者数据不交叉。而这个文件也是我们后面训练需要用到的文件。

(4) Segmentation文件夹

       存放分割训练的txt文件,分别为图像分割用到的训练、训练的验证集和测试集。这里对应的不仅仅是图片名字,还对应了分割文件夹下的分割图片。

4. SegmentationClass文件夹

    SegmentationClass:语义分割任务中用到的label图片。

5. SegmentationObject文件夹

    SegmentationObject:实例分割任务用到的label图片,即图像分割(即同一类别也要区分颜色)后的图像,如:

总结:

       对数据了解后,才好对数据进行处理,例如需要对数据进行增强或其他处理。

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