VOC、COCO数据集介绍

深度学习常用数据集介绍（VOC、COCO）

一、VOC数据集

• PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification 这几类子任务

• PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集总共分 4 个大类：vehicle、household、animal、person，总共 20 个小类（加背景 21 类），预测的时候是只输出下图中黑色粗体的类别

• 组织结构： 以 VOC 2007 为例，解压后的文件为

.
├── Annotations 进行 detection 任务时的标签文件，xml 形式，文件名与图片名一一对应
├── ImageSets 包含三个子文件夹 Layout、Main、Segmentation，其中 Main 存放的是分类和检测的数据集分割文件
├── JPEGImages 存放 .jpg 格式的图片文件
├── SegmentationClass 存放按照 class 分割的图片
└── SegmentationObject 存放按照 object 分割的图片

├── Main
│   ├── train.txt 写着用于训练的图片名称， 共 2501 个
│   ├── val.txt 写着用于验证的图片名称，共 2510 个
│   ├── trainval.txt train与val的合集。共 5011 个
│   ├── test.txt 写着用于测试的图片名称，共 4952 个

VOC种类

aeroplane
bicycle
bird
boat
bottle
bus
car
cat
chair
cow
diningtable
dog
horse
motorbike
person
pottedplant
sheep
sofa
train
tvmonitor

二、COCO数据集

    MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
    COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标，328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集，提供的类别有80 类，有超过33 万张图片，其中20 万张有标注，整个数据集中个体的数目超过150 万个。

COCO种类

person
bicycle
car
motorbike
aeroplane
bus
train
truck
boat
traffic light
fire hydrant
stop sign
parking meter
bench
bird
cat
dog
horse
sheep
cow
elephant
bear
zebra
giraffe
backpack
umbrella
handbag
tie
suitcase
frisbee
skis
snowboard
sports ball
kite
baseball bat
baseball glove
skateboard
surfboard
tennis racket
bottle
wine glass
cup
fork
knife
spoon
bowl
banana
apple
sandwich
orange
broccoli
carrot
hot dog
pizza
donut
cake
chair
sofa
pottedplant
bed
diningtable
toilet
tvmonitor
laptop
mouse
remote
keyboard
cell phone
microwave
oven
toaster
sink
refrigerator
book
clock
vase
scissors
teddy bear
hair drier
toothbrush

参考链接：
https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/82939959
https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/88065416