[ 数据集 ] VOC 2012 数据集介绍

Author ：Horizon Max

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VOC 2012

它从根本上说是一个有监督的学习问题，提供了一组标记图像的训练集。

包括二十个对象类别：

Person ：person
Animal ：bird, cat, cow, dog, horse, sheep
Vehicle ：aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
Indoor ：bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

有三个主要的对象识别竞赛：分类 、检测 和 分割 ；

官方链接 ：VOC 2012
下载链接 ： training / validation data
官方文档 ： (VOC2012) 开发套件

分类 / 检测

（1）分类 ：对于 20 个类中的每一个，预测测试图像中该类示例的存在/不存在 ；
（2）检测 ：从测试图像中的 20 个目标类别中预测每个对象的边界框和标签 ；

分割

（1）分割：生成逐像素分割，给出在每个像素处可见的对象类别，否则为“背景” ；

VOC 2012 文件夹介绍

VOC 2012 文件夹下一共包括 5 个子文件夹

1）Annotations

文件为 XML格式 的图片标注信息

以其中一个为例：

里面包含的信息有：图像数据的 名称、地址，目标的种类、位置等 ；

2）ImageSets

ImageSets 下有 4 个子文件夹

train.txt：训练集相关数据
val.txt：验证集相关数据
trainval.txt：训练集与验证集合并后的相关数据

Action

1、Action：与人体动作相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的动作有 jumping、phoning 等 ；

用于 人体动作分类竞赛 （Action Classification Competition）

Layout

2、Layout：与人体部位相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的部位有 head、hand、feet 等 ；

用于 人体部位检测竞赛 （Person Layout Taster Competition）

Main

3、Main：与目标检测相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），一共包括 20 个类别 ；

用于 图像分类 / 检测竞赛 （Classification/Detection Competitions）

Segmentation

4、Segmentation：与图像分割相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt）

用于 图像分割竞赛 （Segmentation Competition）

3）JPEGImages

VOC 2012 数据集提供的所有的 .jpg 格式的图片，训练集和测试集一共 17125 张 ；

命名格式：“年份_编号.jpg”，与 1）Annotations 中的标签相对应，图片的像素尺寸不相同 ；

4）SegmentationClass

语义分割标注掩模图，一共 2913 张 ；

5）SegmentationObject

实例分割标注掩模图，一共 2913 张 ；

以其中一张 2007_000129.jpg 为例，将 原始图像 、语义分割图像 、实例分割图像 放在一起进行比较 ：

原始图像(JPEGImages) ：数据标签都存放在 Annotations 文档内 ；

语义分割图像(SegmentationClass) ：同一物体类别颜色一样，不同物体类别颜色不同 ；

实例分割图像 (SegmentationObject) ：同一物体类别 和 不同物体类别颜色都不同 ；

2007_000129.jpg 对应的 Annotations 文件：

：图片尺寸 width、height、depth ；