1.PascalVoc数据集详细介绍20062011pascalvocdevkitMain存放的是图像物体识别的数据,分为20类,Main里面有test.txt , train.txt, val.txt ,trainval.txt.这四个文件我们后面会生成 Segmentation存放的是可用于分割的数据,做检测识别也是用不到的. 4)其他的文件夹不解释了. 如果你下载了VOC2012数据集,那么把它解压,把各个文件夹里面的东西删除,保留文件夹名字。如https://blog.csdn.net/qq_34809033/article/details/83752503

2.用于将LabelMe标注好的数据转换为VOC格式和COCO格式的数据集。PASCAL-VOC和MS-COCO是两个大型的开源数据集,其数据集的标注形式成为了通用的标注方式,常见的视觉模型的训练框架都支持这两种格式的读取,将自己的数据集转换为这两种标注方式,可以避免修改读取数据的代码。 两种数据集和标注格式的介绍: 目标检测数据集PASCAL VOC简介 https://gitee.com/TimVerion/labelme2Datasets/

3.PascalVoc数据集详细分析做深度学习目标检测方面的同学怎么都会接触到PASCAL VOC这个数据集。也许很少用到整个数据集,但是一般都会按照它的格式准备自己的数据集。所以这里就来详细的记录一下PASCAL VOC的格式,包括目录构成以及各个文件夹的内容格式,方便以后自己按照VOC的标准格式制作自己的数据集。 https://www.imooc.com/article/27739

4.PASCALVOC提取出特定的目标类别腾讯云开发者社区import os import shutil ann_filepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\Annotations\\' img_filepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\JPEGImages\\' img_savepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\JPEGImages_car\\' ann_savepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscahttps://cloud.tencent.com/developer/article/1661855

5.[炼丹术]DeepLabv3+训练模型学习总结51CTO博客2.1.2 常用数据集 常用数据集 ? ?PASCAL VOC 2012 Segmentation Competition? VOC2012数据集分为20类,包括背景为21类,分别如下: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 车辆:飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车 室内:瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/监视器 https://blog.51cto.com/isLinXu/5105820

6.yolov5训练—VOC数据集划分(训练集验证集测试集)和转换YOLO格式yolov5训练用的是COCO数据集,并且yolo的数据格式和VOC格式有不同。VOC是通过xml文件读取数据,yolo是通过txt文件读取数据(类别和坐标信息)。 下面介绍如何将VOC转换为yolo格式,通过python脚本可以很好实现转换。 1、首先,按照上面介绍的,下载数据集,解压数据集,处理文件夹,该留的留,该删的删掉(注意:PASCAL官网上训练https://www.iotword.com/2649.html

7.煤矿井下钻场目标检测数据集同时,本数据集收录了煤矿井下钻场出现频率较高的5类重要目标,分别是夹持器、钻机卡盘、煤矿工人、矿井安全帽和钻杆,并提供了PASCAL VOC格式的标注文件。本数据集的建立可缓解煤矿井下钻场目标检测数据资源不足的问题,具有较高的应用价值,为相关研究可以提供必要的数据资源。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法http://www.csdata.org/p/1043/

8.FasterRCNN(Tensorflow版)训练自己的数据集为了最小程度的修改源代码,我把自己的数据处理成和VOC2007 文件格式一模一样的结构。这样,只需要修改 classes 里的类别就可以了,路径的问题完全不用管。 一、修改的文件路径 1、/home/Faster-RCNN_TF/lib/datasets/pascal_voc.py 修改为自己数据的类 https://www.freesion.com/article/7412255355/

9.人工智能数据集可视化统计分析工具:快速了解你的数据集人工智能数据集可视化统计分析工具:快速了解你的数据集 简介 特征 示例报告 安装 用法 简介 Lightly Insights:可以轻松获取关于机器学习数据集基本洞察的工具,可以可视化图像数据集的基本统计信息,仅需提供一个包含图像和对象检测标签的文件夹,它会生成一个包含指标和图表的静态 HTML 网页。 [1] 详细内容请参阅 MarkAIhttps://cloud.tencent.cn/developer/article/2369627