目标检测之-Caffe-SSD系列(一)数据的处理-PASCAL VOC

2024-04-24 11:18

本文主要是介绍目标检测之-Caffe-SSD系列(一)数据的处理-PASCAL VOC,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!

目标检测任务之数据的处理

参考:
CSDN博客表格的MD语法
PASCAL VOC数据集介绍

常见的目标检测数据集之PASCAL VOC
1 . PASCAL VOC数据集介绍

数据集名称训练集(本地训)测试集(本地测)
PASCAL VOC2007 trainval + 2012 trainval(“07+12”)2007 test

训练验证集和测试集比例为1:1

………VOC2007(trainval)VOC2007(test)VOC2012(trainval)VOC2012(test)
图片数9963约996311540约11540

注:单独的VOC2012应该只包含08至12年的数据。

数据集英文标签(20类)数据集中文标签(20类)
person
鸟,猫,牛,狗,马,羊bird, cat, cow, dog, horse, sheep
飞机,自行车,船,巴士,汽车,摩托车,火车aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
瓶,椅子,餐桌,盆栽,沙发,电视/显示器bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

PASCAL VOC类别的详细定义
PASCAL VOC数据集类别定义

2 . 检测任务Bounding Box标签
2.1 Bouding Box标注原则:
除非Bounding box必须扩大来包含物体(<5%),如说汽车上的天线,那么Bounding box必须只包含物体的可见部分,不包含预估部分。

2.2 标注信息
标注信息是以xml文件保存的,我们需要读取xml文件,然后将里面的信息读取出来。

创建xml文件可参考:https://github.com/TangShengqin/Fashion-AI/tree/master/LIP/GetAnnotationsXml.py

读取xml文件可参考:https://github.com/TangShengqin/Fashion-AI/blob/master/darknet/voc_label.py

import xml.etree.ElementTree as ET
tree=ET.parse(in_file) # 将xml文件解析成一个树结构的数据,然后依次解析出xml文件中的内容,保存为xxx.txt文件,里面记录了class, x_min, y_min, x_max, y_max

这篇关于目标检测之-Caffe-SSD系列(一)数据的处理-PASCAL VOC的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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