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VOC数据集解析 VOC2007解析

VOC数据是 PASCAL VOC Challenge 用到的数据集,官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 这里以常用的 VOC2007数据集 作为代表来讲解一下 VOC数据集 1.下载数据 官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html 训练集/验证集: http://host.robots.ox.ac.uk /pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar DevKit:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007 .tar 这里说明一下,VOC官方给出的数据集中,只有VOC2007是给出了带有标记的测试集的, 其他年份的数据集是没有 Anotated test data的 至于训练集train set、验证集validation VOCdevikit: 其实就是 development kit code and documentation ,开发工具包代码和文档,换句话说就是怎么做出这个数据集的一些代码,和关于此数据集的说明书。

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    pascal voc数据集下载_目标检测分类

    Server PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集总共分 4 个大类:vehicle、household、animal、person,总共 20 个小类(加背景 21 类),预测的时候是只输出下图中黑色粗体的类别 ---- 二、VOC 常用组合、数据量统计及组织结构 VOC2007 train_val_test & VOC2012 train_val 百度云下载链接,提取码: jz27 目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据集,因为二者是互斥的,论文中的常用组合有以下几种: 07+12: 使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val(16551) 上训练,然后使用 ,这种方法需提交到 PASCAL VOC Evaluation Server上评估结果,因为VOC2012 test 没有公布 VOC2007 和 VOC2012 目标检测任务中的训练、验证和测试数据统计如下表所示 ,具体每一类的数据分布见 PASCAL VOC2007 Database Statistics 和 PASCAL VOC2012 Database Statistics 组织结构: 以 VOC 2007

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    【目标检测数据集】一、PASCAL VOC数据集简介

    一、简介 PASCAL VOC数据集是目标检测领域比较知名的数据集,该数据集分为VOC2007和VOC2012两个子集,其官方下载地址如下: VOC2007-trainval VOC2007-test 我已将其下载保存在百度网盘,如有也可以通过如下链接进行下载:https://pan.baidu.com/s/1hx8GYN6fDigRSbAYmaS9AQ 密码: ksak VOC数据集主要涉及20个目标分类 在这里以VOC2012数据集进行举例,JPEGImages存放图像,Annotations存放XML标签文件,其中XML文件和图像文件名称一致,仅仅后缀不同,ImageSets/Main存放训练集、测试集和全部数据集所涉及的名称 和 VOC2012 目标检测任务中的训练、验证和测试数据统计如下表所示。 目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据集,因为二者是互斥的,论文中的常用组合有以下几种: 07+12: 使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val(16551

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    如何利用VoC数据获得客户需求的全景视图?

    客户需求通过不同形式的VOC(客户之声)传递给企业,但在具体的业务场景中,我们需要准确利用最有价值的VOC(客户之声)。 图片为此把VoC数据分为三类:显性反馈、隐性反馈、间接反馈,整合分析这三类数据,就能获得客户需求的全景视图。 显性反馈(Explicit Feedback)显性反馈是指直接从客户那里收集来的反馈数据,这类数据直接关联着企业与客户,是相对最容易掌握的数据类型。 通过分析显性反馈数据,企业能够评估客户体验工作的质量,从而更好地升级客户体验,也能检测新的方案或活动的效果。 隐性反馈(Implicit Feedback)隐性反馈通常是客户旅程呈现出来的数据,我们需要分析客户旅程的具体内容,结合可衡量的指标综合判断。

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    如何将VOC XML文件转化成COCO数据格式

    数据转换实在是个烦人的工作,被折磨了很久决定抽出时间整理一下,仅供参考。 在一个项目中,我需要将已有的VOC的xml标注文件转化成COCO的数据格式,为了方便理解,文章按如下顺序介绍: XML文件内容长什么样 COCO的数据格式长什么样 XML如何转化成COCO格式 VOC 不同于VOC,一张图片对应一个xml文件,coco是直接将所有图片以及对应的box信息写在了一个json文件里。 (散装英语说的好爽) info: 这个记录的是你的数据集信息,例如 "info": { # 数据集信息描述 "description": "COCO 2017 Dataset", # 数据集描述 /blob/master/voc2coco.py http://cocodataset.org/#format-data https://blog.csdn.net/wc781708249/article

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    DarkLabel转换MOT、ReID、VOC格式数据集脚本分享

    DarkLabel转Detection 这里笔者写了一个脚本转成VOC2007中的xml格式的标注,代码如下: import cv2 import os import shutil import tqdm DarkLabel转ReID数据集 ReID数据集其实与分类数据集很相似,最出名的是Market1501数据集,对这个数据集不熟悉的可以先百度一下。 这种数据会导致训练速度很慢、泛化能力变差。 有两种解决方案: 可以选择隔几帧选取一帧作为数据集,比如每隔10帧作为数据集。 具体选择多少作为间隔还是具体问题具体分析,如果视频中变化目标变化较快,可以适当缩短间隔;如果视频中大部分都是静止对象,可以适当增大间隔。 还有一种更好的方案是:对原视频用ffmpeg提取关键帧,将关键帧的内容作为数据集。关键帧和关键帧之间的差距比较大,适合作为目标检测数据集。

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