【数据集研究】PASCAL VOC 2007

news2024/12/27 12:53:39

目录

  • 1、数据集地址
  • 2、适用的比赛
    • 1)Main Competitions
    • 2)Taster Competitions
  • 3、类别及类别的定义
    • 1)数据集包含的类别
    • 2)类别的定义
  • 4、数据集
    • 1)训练集、验证集、测试集
    • 2)图片和待检测物在类别的分布详情
  • 5、标注准则


相较于VOC2006, VOC2007:
1)将类别从10增加到了20
2)并且增加了2种 taster challenges (segmentation and layout)

Compared to VOC2006 we have increased the number of classes from 10 to 20, and added the taster challenges. These tasters have been introduced to sample the interest in segmentation and layout.


1、数据集地址

数据集地址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html


2、适用的比赛

  • 适用于2个主要的比赛:Classification、Detection
  • 2个尝试性比赛:Segmentation、Person Layout

1)Main Competitions

Classification:判断图片中是否有某一类物体,输出结果为:有 / 无
Detection: 预测物体的检测框,并且预测出物体的分类,输出结果为:矩形框&对应的分类

在这里插入图片描述

2)Taster Competitions

Segmentation: 生成基于像素的分割,得出物该类别物体在像素级的表示,否则为“背景”

在这里插入图片描述
Person Layout: 预测人的每个肢体部分,并框起来
在这里插入图片描述


3、类别及类别的定义

1)数据集包含的类别

4大类,20子类
在这里插入图片描述

2)类别的定义

在这里插入图片描述


4、数据集

1)训练集、验证集、测试集

  • 一共9963张图片,包括24640个标注物
    其中,训练集+验证集 5012张,测试集 4951张

  • 数据均匀分布:训练集合+验证集 占比 50%; 测试集占比 50%

  • 图片和待识别物 在训练集/验证集和测试集中的分布大致是均匀的

2)图片和待检测物在类别的分布详情

trainval 为 train 和 val 的和

在这里插入图片描述


5、标注准则

在这里插入图片描述

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