PASCAL数据集说明

文章目录

  • 一.PASCAL数据集简介
    • 1.图像分割

一.PASCAL数据集简介

Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据,它有四个大类别,可以细分为二十个小类别:

  • 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

主要有四个大类别,分别是人、常见动物、交通车辆、室内家具用品。主要为图像分类、对象检测识别、图像分割三类任务服务。

1.图像分割

图像分割:对每个对象与类别生成像素级别的分割标签,确定像素是为目标20个分类或者背景。

PASCAL数据集说明_第1张图片

Pascal VOC2012的文件结构如下:

PASCAL数据集说明_第2张图片

  • Annotations:里面是图像对应的XML标注信息描述,每张图像有一个与之对应同名的描述XML文件,XML前面部分声明图像数据来源,大小等元信息
  • ImageSets: 里面是标注类别的每个文件列表信息
    1. Action:是所有具有Action标注信息图像文件名的txt文件列表
    2. Layout:中的txt文件表示包含Layout标注信息的图像文件名列表
    3. Main:文件夹中包含20个类别每个类别一个txt文件,每个txt文件都是包含该类别的图像文件名称列表
    4. Segmentation:则是包含语义分割信息图像文件的列表
  • JPEGImages: 所有的原始图像文件,格式必须是JPG格式,这个要特别注意!如果你打算使用VOC2012格式生成数据,那么原始图像格式在采样时候请用JPG格式保存,避免后期生成使用tensorflow工具生成的时候出错。
  • SegmentationClass: 所有分割的图像标注,分割图像安装每个类别标注的数据
  • SegmentationObject: 所有分割的图像标注,分割图像安装每个类别每个对象不同标注的数据

ImageSets中的main中针对每个类别都有三个文件夹,分别为:

  1. CLASSNAME_train.txt
  2. CLASSNAME_trainval.txt
  3. CLASSNAME_val.txt

以CLASSNAME = aeroplane为例,main中的三个文件分别为:

  1. aeroplane_train.txt
  2. aeroplane_trainval.txt
  3. aeroplane_val.txt

每个类别txt文件里面的内容格式为:图像文件名 + 空格 + 标记,以aeroplane_train.txt中的举例如下:

  • 2008_000290 0
  • 2008_000291 1
  • 2008_000297 -1

其中2008_000290、2008_000291、2008_000297表示三张图像文件名

  • 0 表示图像中包含aeroplane对象但是难识别样本
  • 1 表示图像中包含aeroplane
  • -1 表示图像中不包含aeroplane


    VOC2007
    test100.mp4_3380.jpeg
    
        1280
        720
        3
    
    
        gemfield
        
            549
            715
            257
            289
        
        0
        0
    
    
        civilnet
        
            842
            1009
            138
            171
        
        0
        0
    
    0

在这个xml例子中:

  • bndbox是一个轴对齐的矩形,它框住的是目标在照片中的可见部分;
  • truncated表明这个目标因为各种原因没有被框完整(被截断了),比如说一辆车有一部分在画面外;occluded是说一个目标的重要部分被遮挡了(不管是被背景的什么东西,还是被另一个待检测目标遮挡);
  • difficult表明这个待检测目标很难识别,有可能是虽然视觉上很清楚,但是没有上下文的话还是很难确认它属于哪个分类;标为difficult的目标在测试成绩的评估中一般会被忽略。

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