Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal...VOC2012 数据集各种细节问题。...数据集结构与描述 Pascal VOC2012的文件结构如下： ? ?...如果你打算使用VOC2012格式生成数据，那么原始图像格式在采样时候请用JPG格式保存，避免后期生成使用tensorflow工具生成的时候出错。...标注制作 我喜欢用的制作VOC2012数据集的标注工具为labelImg ? 简单好用，自动生成VOC2012 Annotation XML文件。
name__ == '__main__' : train_list_file = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit/VOC2012...Segmentation/val.txt' train_images_root = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit/VOC2012...map_size=int(1e12)) train_images_root = '/home/guest/caffe/examples\ /VOC2012ext/VOCdevkit/VOC2012
运行build_voc2012_data.py 生成 .tfrecord数据 在VOC2012数据集中，文件夹JPEGImages存放着原始的[n*m*3] .jpg格式图片，文件夹SegmentationClass
Pascal VOC2012的原始分割数据集仅包含1464个train图片和1449张val图片（共2913张），对于分类网络来说其数据量过小。...近期在复现论文过程中发现，使用增强数据集进行多标签分类时，某些图片缺少对应的标记，需要对照原始Pascal VOC2012数据集的标注方法，重新获取各类物体的标注信息，并完成多标签分类任务以及相应的指标评价...2 Pascal VOC2012数据集介绍 Pascal VOC2012数据集包括五个文件夹： 1、Annotation：存放xml格式的标注信息 2、JPEGImages：存放所有图片，包括训练图片和测试图片...import join as pjoin import collectionsimport numpy as np # PascalVOC2012路径 voc_path = '/VOC/VOCdevkit/VOC2012...5 标签文件制作 前一小节主要介绍了Pascal VOC2012数据集的文件夹构成，在ImageSets/Main文件夹下包含了20类物体的标注文档，包括train、val和trainval三种划分。
接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！...Pascal VOC2012的原始分割数据集仅包含1464个train图片和1449张val图片（共2913张），对于分类网络来说其数据量过小。...近期在复现论文过程中发现，使用增强数据集进行多标签分类时，某些图片缺少对应的标记，需要对照原始Pascal VOC2012数据集的标注方法，重新获取各类物体的标注信息，并完成多标签分类任务以及相应的指标评价...2 Pascal VOC2012数据集介绍 Pascal VOC2012数据集包括五个文件夹： 1、Annotation：存放xml格式的标注信息 2、JPEGImages：存放所有图片，包括训练图片和测试图片...5 标签文件制作 前一小节主要介绍了Pascal VOC2012数据集的文件夹构成，在ImageSets/Main文件夹下包含了20类物体的标注文档，包括train、val和trainval三种划分。
└─datasets ├─coco128 │ ├─images │ │ └─train2017 │ └─labels │ └─train2017 └─VOC2012...按照正常的做法是先下载VOC2012数据集 VOC2012数据集包括二十个对象类别： Person ：person Animal ：bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle...数据集的目录结构如下： └─VOCdevkit └─VOC2012 ├─Annotations ├─ImageSets │ ├─Action │ ├─Layout │.../Annotations', txt_path='VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main') # 训练+验证集一共所占的比例为0.8，剩下的0.2就是测试集 #.../YOLOLabels/%s.txt' % (image_id), 'w') ''' VOC2012 标注格式 VOC2012</
VOC2012 - JPEGImages - name1.jpg - name2.jpg - ......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...） 训练，然后使用 VOC2012 的 test 测试，这种法需提交到 PASCAL VOC Evaluation Server 上评估结果，因为VOC2012 test 没有公布 07+12+COCO...先在 MS COCO 的 trainval 上预训练，再使用 VOC2007 的train+val+test 和 VOC2012 的 train+val微调训练，然后使用 VOC2012 的 test...测试，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
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（11540） 训练，然后使用 VOC2012 的 test 测试，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 07+12+COCO： 先在 MS COCO 的 trainval 上 预训练，再使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val 微调训练，然后使用...+val微调训练，然后使用 VOC2012 的 test 测试 ，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
第一阶段：数据收集与数据标注 第二阶段：VOC2012数据集与训练集制作 第三阶段：基于SSD模型的迁移学习 第四阶段：模型导出与使用 数据收集与数据标注 手势数据收集，我通过OpenCV程序打开了一个摄像头...VOC2012数据集制作与训练集生成 有了标注好的数据XML文件与图像文件之后，这里需要完成下面几件事情才可以制作生成标准的VOC2012数据集。...首先我们需要了解一下PASCAL VOC2012数据集的标准格式，VOC2012标准数据格式目录结构如下： ?...ann_dir = "D:/hand_data/VOC2012/Annotations/" handone_train = open("D:/hand_data/VOC2012/ImageSets...在VOC2012必须有的就是以上的三个目录，其它的目录可以没有，因为在本次对象检测中还用不到。
import osrootann = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2012\Annotations'roottrainval = 'D:\dataset\VOCdevkit...\VOCdevkit\VOC2012\ImageSets\Main\\trainval.txt'roottest = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2012\ImageSets
mkdir cls_png cd ~/Desktop/deeplab_v2/voc2012/ ....增强数据集和pascal voc2012的原始数据集，为了便于train.txt等文件的调用，将两个文件夹数据合并到同一个文件中.现有文件目录如下： ?...下载的代码中 Desktop/deeplab_v2/voc2012/list 已经有了list文件，所以不用重新下载。 ? ?.../Desktop/deeplab_v2/voc2012/config/deeplab_largeFOV中也有了相应的文件，所以也无需下载。 ?...代码如下： % save jpg images as bin file for cpp%is_server = 1; dataset = 'voc2012'; %'coco', 'voc2012'if
目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。...VOC2012： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ MSCOCO： http://mscoco.org/explore/ 有哪些方法？...这些结构都使用了VOC2012数据集来测试实际效果。...尽管这种方法并不是这篇文章中所特有的，还有一篇关于overfeat的文章也使用了这种思想，但是确实显著提高了在VOC2012数据集上的实际效果。...△ SegNet网络结构 分值 评论 来源 59.9 无 排行榜 △ SegNet在VOC2012上测试的基准分值 个人评论： FCN网络和SegNet网络都是最先出现的编码器-解码器结构，但是SegNet
所有这些架构都使用 VOC2012 评估服务器进行基准测试。...RefineNet 模块 VOC2012 基准测试分数： ?...PSPNet 架构 VOC2012 基准测试分数： ?...GCN 结构 VOC2012 测试分数： ?...DeepLabv3 ASPP VOC2012 测试分数： ?
https://github.com/wkentaro/fcn.git –recursive cd fcn 安装fcn python setup.py develop demo 下载VOC2012.../scripts/fcn_forward.py –img-files data/pascal/VOC2012/JPEGImages/2007_000129.jpg 训练自己的数据 这个前后搞了快一个月,...才把最终的训练搞定,其中艰辛很多,在这里写出来供大家参考 准备自己的数据集 数据集做成VOC2012的segementClass的样子,下图是示例,上面一张是原图,下面一张是分割图 ?...label[mask] = l return label 按照此颜色表做图就没有问题,代码可以正确的读取分割的ground-truth结果 原始的图像放在fcn/data/pascal/VOC2012.../JPEGImages 分割的图像放在fcn/data/pascal/VOC2012/SegmentationClass 之后在fcn/data/pascal/VOC2012/ImageSets
"+str(n)+"_result.jpg", img) print(path,"还原成功") Drawpic("/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012.../Annotations","/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012/test") 使用labelimg对图像进行标注，folder目录需要修改一下.../Annotations'): tree = ET.parse('/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012/Annotations'+'/'+i)...root = tree.getroot() print(root.find('folder').text) root.find('folder').text = 'VOC2012' print...(root.find('folder').text) tree.write('/home/wxy/Dashboard/dataset/VOCdevkit/VOC2012/Annotations'+'
添加图片并且标注（labelimg软件） 软件的下载地址：目标检测标注工具labelImg使用方法 记得要将图片保存到Annootation文件夹里面 …直到标注完所有的图片 3）建立.txt文件 //VOC2012...下面这段程序可以获取图片名称，因为每个人的图片的名称不一样，所以需要做相应的调整： import os,glob path = r"C:\Users\TSK\Desktop\yolo_tf2.1\VOCdevkit\VOC2012.../VOCdevkit_fire/VOC2012 --split train --output_file ./data/voc2012_train_dlsb.tfrecord --classes ..../VOCdevkit_fire/VOC2012 --split val --output_file ./data/voc2012_val_dlsb.tfrecord --classes .
另外，我也试着用原版仓库和miemiedetection迁移学习voc2012数据集，获得了一样的精度（使用了相同的超参数），训练日志在train_ppyolo_in_voc2012文件夹里，相关命令可以查看.../VOCdevkit/VOC2012' # self.cls_names = 'class_names/voc_classes.txt' # self.ann_folder...下载好后，在VOC2012数据集的self.data_dir目录下新建一个文件夹annotations2，把voc2012_train.json、voc2012_val.json放进这个文件夹。...所以，COCO数据集、VOC2012数据集、本项目的放置位置应该是这样： D://GitHub |------COCO | |------annotations...SegmentationClass | | |------SegmentationObject | | | |------VOC2012
另外，作者也试着用原版仓库和miemiedetection迁移学习voc2012数据集，也获得了一样的精度（使用了相同的超参数）。...将前面提到的模型下载好后，在VOC2012数据集的self.data_dir目录下新建一个文件夹annotations2，把voc2012_train.json、voc2012_val.json放进这个文件夹...最后，COCO数据集、VOC2012数据集、本项目的放置位置应该是这样： 数据集根目录和miemiedetection-master是同一级目录。...以上述的VOC2012数据集为例，对于ppyolo_r50vd模型，如果是1机1卡，输入下述命令开始训练： 如果训练因为某些原因中断，想要读取之前保存的模型恢复训练，只要修改-c为想要读取模型的路径，...如果是1机2卡，则输入下面的命令即可开始训练： 迁移学习VOC2012数据集，实测ppyolo_r50vd_2x的AP(0.50:0.95)可以到达0.59+、AP(0.50)可以到达0.82+、AP
本文我们看下如何在PASCAL VOC2012数据集上通过K-means算法来获取Anchor Box的数量和形状参数。...2.PASCAL VOC2012 PASCAL VOC2012数据集可以从官网直接获取，该数据集中包含如下的物体类别: LABELS = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird'.../ObjectDetectionRCNN/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/" train_annot_folder = "...../ObjectDetectionRCNN/VOCdevkit/VOC2012/Annotations/" import matplotlib.pyplot as plt import numpy as.../ObjectDetectionRCNN/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_000027.jpg', 'height': 500, 'object': [{'name
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