PASCAL VOC数据集分析

xiaoxiao2021-02-28  6

PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。 本文主要分析PASCAL VOC数据集中和图像中物体识别相关的内容。 在这里采用PASCAL VOC2012作为例子。下载地址为: 点击打开链接。(本文中的系统环境为ubuntu14.04) 下载完之后解压,可以在VOCdevkit目录下的VOC2012中看到如下的文件: 其中在图像物体识别上着重需要了解的是Annotations、ImageSets和JPEGImages。 ① JPEGImages JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括了训练图片和测试图片。 这些图像都是以“年份_编号.jpg”格式命名的。 图片的像素尺寸大小不一,但是横向图的尺寸大约在500*375左右,纵向图的尺寸大约在375*500左右,基本不会偏差超过100。(在之后的训练中,第一步就是将这些图片都resize到300*300或是500*500,所有原始图片不能离这个标准过远。) 这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。 ② Annotations Annotations文件夹中存放的是xml格式的标签文件,每一个xml文件都对应于JPEGImages文件夹中的一张图片。 xml文件的具体格式如下:(对于2007_000392.jpg) [html]  view plain  copy <annotation>       <folder>VOC2012</folder>                                  <filename>2007_000392.jpg</filename>                               //文件名       <source>                                                           //图像来源(不重要)           <database>The VOC2007 Database</database>           <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>           <image>flickr</image>       </source>       <size>                                               //图像尺寸(长宽以及通道数)                                 <width>500</width>           <height>332</height>           <depth>3</depth>       </size>       <segmented>1</segmented>                                   //是否用于分割(在图像物体识别中01无所谓)       <object>                                                           //检测到的物体           <name>horse</name>                                         //物体类别           <pose>Right</pose>                                         //拍摄角度           <truncated>0</truncated>                                   //是否被截断(0表示完整)           <difficult>0</difficult>                                   //目标是否难以识别(0表示容易识别)           <bndbox>                                                   //bounding-box(包含左下角和右上角xy坐标)               <xmin>100</xmin>               <ymin>96</ymin>               <xmax>355</xmax>               <ymax>324</ymax>           </bndbox>       </object>       <object>                                                           //检测到多个物体           <name>person</name>           <pose>Unspecified</pose>           <truncated>0</truncated>           <difficult>0</difficult>           <bndbox>               <xmin>198</xmin>               <ymin>58</ymin>               <xmax>286</xmax>               <ymax>197</ymax>           </bndbox>       </object>   </annotation>   对应的图片为: ImageSets ImageSets存放的是每一种类型的challenge对应的图像数据。 在ImageSets下有四个文件夹: 其中Action下存放的是人的动作(例如running、jumping等等,这也是VOC challenge的一部分) Layout下存放的是具有人体部位的数据(人的head、hand、feet等等,这也是VOC challenge的一部分) Main下存放的是图像物体识别的数据,总共分为20类。 Segmentation下存放的是可用于分割的数据。 在这里主要考察Main文件夹。 Main文件夹下包含了20个分类的***_train.txt、***_val.txt和***_trainval.txt。 这些txt中的内容都差不多如下: 前面的表示图像的name,后面的1代表正样本,-1代表负样本。 _train中存放的是训练使用的数据,每一个class的train数据都有5717个。 _val中存放的是验证结果使用的数据,每一个class的val数据都有5823个。 _trainval将上面两个进行了合并,每一个class有11540个。 需要保证的是train和val两者没有交集,也就是训练数据和验证数据不能有重复,在选取训练数据的时候 ,也应该是随机产生的。 SegmentationClass和SegmentationObject 这两个文件夹下保存了物体分割后的图片,在物体识别中没有用到,在这里不做详细展开。 接下来需要研究的是如何自己生成训练数据和测试数据,将在下一篇中阐述。
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