目标检测任务数据集介绍-PASCAL VOC数据集

本文主要是介绍目标检测任务数据集介绍-PASCAL VOC数据集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

最近在做目标检测的相关工作，整理了一下目标检测的数据集，本文就简要介绍目标检测PASCAL VOC数据集，PASCAL VOC比赛在2012年之后已经不再举行了，MS COCO的数据在应用上也替代了VOC数据，不过由于数据量不是很大（VOC2007的数据全部压缩包下载总共869MB，同时也发布了test集的标注数据），在做算法demo或者复现别人算法的时候，使用还是很方便的。

简介

官网地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
首先，不管想了解什么数据集或是算法，第一个要找的就是官方的/原作者发布的链接。

进入官网，PASCAL VOC的全称为Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes。也就是一个目标分类任务。
PASCAL VOC任务做了以下几件事：

1. 提供了一个用于目标类型识别的标准数据集
2. 提供了一个使用该数据集以及标注数据的通用工具
3. 评价不同算法提交的结果的精度
4. 05-12年运营了一个目标识别比赛

目前比赛已经不再进行，但是结果评价服务器仍然可以使用。详实的介绍可以阅读官方文档everingham10、everingham15。分别是10年和15年介绍该项目的官方论文。
VOC比赛数据集也不是一成不变的，随着比赛一直在发展变化，下表简介了VOC数据发展的主要概况。

年份	统计信息	新发展变化	注意
2005	只有四类：自行车、汽车、摩托车、人；训练/验证/测试数据：1578张影像	两个任务：分类和目标检测	数据从现有公开数据得到，内容没有flickr影像丰富，目前该数据集已弃用
2006	10类目标；训练/验证/测试数据：共2618张图片；包含4754个标注目标	数据来自flickr与MSRC数据集	MSRC的数据内容比flickr的单调，目前该数据集也已弃用
2007	20类目标（在后文详细介绍）；训练/验证/测试数据：共9963张图片，包含24640个标注目标	数据类别数量从10增长到20；引入了分割任务、人体部位检测的taster任务；标注数据中加入了Truncation(截断)标签；分类任务的精度评价改成了Average Precison，以前是ROC-AUC	确定了20个类别，以后的数据集都固定为20个类别；这是最后一年公开teset数据标注数据的比赛
2008	20个类别；训练/验证数据与测试数据的比例依旧划分为1:1；训练/测试数据含有4340张图片，包含10363个标注对象	加入了Occlusion标签；test测试数据不再公开；分割和人体部位检测数据集影像包含相应的VOC2007中的图片
2009	20个类别；训练/验证数据集共有7054张图片，包含

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