目标检测数据集PASCAL VOC详解

1. 前言

PASCAL VOC挑战赛 （The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛,PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。

很多优秀的计算机视觉模型比如分类，定位，检测，分割，动作识别等模型都是基于PASCAL VOC挑战赛及其数据集上推出的，尤其是一些目标检测模型（比如大名鼎鼎的R-CNN系列，以及后面的YOLO，SSD等）。

PASCAL VOC从2005年开始举办挑战赛，每年的内容都有所不同，从最开始的分类，到后面逐渐增加检测，分割，人体布局，动作识别（Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification）等内容，数据集的容量以及种类也在不断的增加和改善。该项挑战赛催生出了一大批优秀的计算机视觉模型（尤其是以深度学习技术为主的）。

我们知道在 ImageNet挑战赛上涌现了一大批优秀的分类模型，而PASCAL挑战赛上则是涌现了一大批优秀的目标检测和分割模型，这项挑战赛已于2012年停止举办了，但是研究者仍然可以在其服务器上提交预测结果以评估模型的性能。

虽然近期的目标检测或分割模型更倾向于使用MS COCO数据集，但是这丝毫不影响 PASCAL VOC数据集的重要性，毕竟PASCAL对于目标检测或分割类型来说属于先驱者的地位。对于现在的研究者来说比较重要的两个年份的数据集是 PASCAL VOC 2007 与 PASCAL VOC 2012，这两个数据集频频在现在的一些检测或分割类的论文当中出现。

• PASCAL主页与排行榜（榜上已几乎看不到传统的视觉模型了，全是基于深度学习的）。

• PASCAL VOC 2007 挑战赛主页与PASCAL VOC 2012 挑战赛主页与PASCAL VOC Evaluation Server。

• 以及在两个重要时间点对 PASCAL VOC挑战赛 成绩进行总结的两篇论文：

  • The PASCAL Visual Object Classes Challenge: A Retrospective

    • Everingham, M., Eslami, S. M. A., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A.International Journal of Computer Vision, 111(1), 98-136, 2015
    • Bibtex source | Abstract| PDF
    • 主要总结PASCAL VOC 2012的数据集情况，以及2011年-2013年之间出现的模型及其性能对比。

  • The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge

    • Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A. International Journal of Computer Vision, 88(2), 303-338, 2010
    • Bibtex source|Abstract|PDF
    • 主要总结PASCAL VOC 2007的数据集情况，以及2008年之前出现的模型及其性能对比。

  • 不过在以上论文中出现的深度学习模型只有一个 R-CNN吧，大部分都是传统方式的模型，毕竟深度学习模型主要在14年以后才大量涌现。

本文也是以PASCAL VOC 2007 和 2012 为例简要介绍VOC数据集的结构。

2. 数据集整体概况

2.1 层级结构

PASCAL VOC 数据集的20个类别及其层级结构：

• 从2007年开始，PASCAL VOC每年的数据集都是这个层级结构
• 总共四个大类：vehicle,household,animal,person
• 总共20个小类，预测的时候是只输出图中黑色粗体的类别
• 数据集主要关注分类和检测，也就是分类和检测用到的数据集相对规模较大。关于其他任务比如分割，动作识别等，其数据集一般是分类和检测数据集的子集。

2.2 发展历程与使用方法

简要提一下在几个关键时间点数据集的一些关键变化，详细的请查看PASCAL VOC主页：

• 2005年：还只有4个类别： bicycles, cars, motorbikes, people. Train/validation/test共有图片1578 张，包含2209 个已标注的目标objects.
• 2007年 ：在这一年PASCAL VOC初步建立成一个完善的数据集。类别扩充到20类，Train/validation/test共有9963张图片，包含24640 个已标注的目标objects.07年之前的数据集中test部分都是公布的，但是之后的都没有公布。
• 2009年：从这一年开始，通过在前一年的数据集基础上增加新数据的方式来扩充数据集。比如09年的数据集是包含了08年的数据集的，也就是说08年的数据集是09年的一个子集，以后每年都是这样的扩充方式，直到2012年；09年之前虽然每年的数据集都在变大（08年比07年略少），但是每年的数据集都是不一样的，也就是说每年的数据集都是互斥的，没有重叠的图片。
• 2012年：从09年到11年，数据量仍然通过上述方式不断增长，11年到12年，用于分类、检测和person layout 任务的数据量没有改变。主要是针对分割和动作识别，完善相应的数据子集以及标注信息。

对于分类和检测来说，也就是下图所示的发展历程，相同颜色的代表相同的数据集：

分割任务的数据集变化略有不同：

• VOC 2012用于分类和检测的数据包含 2008-2011年间的所有数据，并与VOC2007互斥。
• VOC 2012用于分割的数据中train+val包含 2007-2011年间的所有数据，test包含2008-2011年间的数据，没有包含07年的是因为07年的test数据已经公开了。

2012年是最后一次挑战赛，最终用于分类和检测的数据集规模为：train/val ：11540 张图片，包含 27450 个已被标注的 ROI annotated objects ；用于分割的数据集规模为：trainval：2913张图片，6929个分割，用于其他任务的不再细说，参考这里。

即便挑战赛结束了，但是研究者们仍然可以上传预测结果进行评估。上传入口：PASCAL VOC Evaluation Server。

目前广大研究者们普遍使用的是 VOC2007和VOC2012数据集，因为二者是互斥的，不相容的。

论文中针对 VOC2007和VOC2012 的具体用法有以下几种：

• 只用VOC2007的trainval 训练，使用VOC2007的test测试。
• 只用VOC2012的trainval 训练，使用VOC2012的test测试，这种用法很少使用，因为大家都会结合VOC2007使用。
• 使用 VOC2007 的 train+val 和 VOC2012的 train+val 训练，然后使用 VOC2007的test测试，这个用法是论文中经常看到的 07+12 ，研究者可以自己测试在VOC2007上的结果，因为VOC2007的test是公开的。
• 使用 VOC2007 的 train+val+test 和 VOC2012的 train+val训练，然后使用 VOC2012的test测试，这个用法是论文中经常看到的 07++12 ，这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果，因为VOC2012 test没有公布。
• 先在 MS COCO 的 trainval 上预训练，再使用 VOC2007 的 train+val、 VOC2012的 train+val 微调训练，然后使用 VOC2007的test测试，这个用法是论文中经常看到的 07+12+COCO 。
• 先在 MS COCO 的 trainval 上预训练，再使用 VOC2007 的 train+val+test 、 VOC2012的 train+val 微调训练，然后使用 VOC2012的test测试 ，这个用法是论文中经常看到的 07++12+COCO，这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果，因为VOC2012 test没有公布。

在各自数据集上分别进行建模和评测的用法比较少，基本上在早期论文里出现就是起个对照作用；现在的大部分论文都会为了增加数据量而将二者合起来使用。

3. 数据量统计

由于现在的研究基本上都是在VOC2007和VOC2012上面进行，因此只介绍这两个年份的。

3.1 VOC 2007

一些示例图片展示：Classification/detection example images

数据集总体统计：

以上是数据集总体的统计情况，这个里面是包含了测试集的，可见person 类是最多的。

训练集，验证集，测试集划分情况：

• PASCAL VOC 2007 数据集分为两部分：训练和验证集trainval，测试集test ，两部分各占数据总量的约 50%。其中trainval 又分为训练集和测试集，二者分别各占trainval的50%。
• 每张图片中有可能包含不只一个目标object。

这里我就只贴出用于分类和检测的划分情况，关于分割或者其他任务的划分方式点击这里查看。

3.2 VOC 2012

一些示例图片展示：Classification/detection example images

数据集总体统计：

这个统计是没有包含 test部分的，仍然是person类最多。

trainval部分的数据统计：

test部分没有公布，同样的 除了分类和检测之外的数据统计，参考这里

3.3 VOC 2007 与 2012 的对比

VOC 2007 与 2012 数据集及二者的并集 数据量对比：

黑色字体所示数字是官方给定的，由于VOC2012数据集中 test 部分没有公布，因此红色字体所示数字为估计数据，按照PASCAL 通常的划分方法，即 trainval 与test 各占总数据量的一半。

4. 标注信息

数据集的标注还是很谨慎的，有专门的标注团队，并遵从统一的标注标准，参考guidelines。

标注信息是用 xml 文件组织的如下：

<annotation>
	<folder>VOC2007folder>
	<filename>000001.jpgfilename>
	<source>
		<database>The VOC2007 Databasedatabase>
		<annotation>PASCAL VOC2007annotation>
		<image>flickrimage>
		<flickrid>341012865flickrid>
	source>
	<owner>
		<flickrid>Fried Camelsflickrid>
		<name>Jinky the Fruit Batname>
	owner>
	<size>
		<width>353width>
		<height>500height>
		<depth>3depth>
	size>
	<segmented>0segmented>
	<object>
		<name>dogname>
		<pose>Leftpose>
		<truncated>1truncated>
		<difficult>0difficult>
		<bndbox>
			<xmin>48xmin>
			<ymin>240ymin>
			<xmax>195xmax>
			<ymax>371ymax>
		bndbox>
	object>
	<object>
		<name>personname>
		<pose>Leftpose>
		<truncated>1truncated>
		<difficult>0difficult>
		<bndbox>
			<xmin>8xmin>
			<ymin>12ymin>
			<xmax>352xmax>
			<ymax>498ymax>
		bndbox>
	object>
annotation>

• filename：文件名
• source，owner：图片来源，及拥有者
• size：图片大小
• segmented：是否分割
• object：表明这是一个目标，里面的内容是目标的相关信息
  • name：object名称，20个类别
  • pose：拍摄角度：front, rear, left, right, unspecified
  • truncated：目标是否被截断（比如在图片之外），或者被遮挡（超过15%）
  • difficult：检测难易程度，这个主要是根据目标的大小，光照变化，图片质量来判断difficult 标签示例：图中白色虚线，被标记为 difficult。
    
  • bndbox：bounding box 的左上角点和右下角点的4个坐标值。

5. 提交格式

5.1 Classification Task

每一类都有一个txt文件，里面每一行都是测试集中的一张图片，前面一列是图片名称，后面一列是预测的分数。

comp1_cls_test_car.txt:

000004 0.702732
000006 0.870849
000008 0.532489
000018 0.477167
000019 0.112426

5.2 Detection Task

comp3_det_test_car.txt:

000004 0.702732 89 112 516 466
000006 0.870849 373 168 488 229
000006 0.852346 407 157 500 213
000006 0.914587 2 161 55 221
000008 0.532489 175 184 232 201

每一类都有一个txt文件，里面每一行都是测试集中的一张图片，每行的格式按照如下方式组织：

<image identifier> <confidence> <left> <top> <right> <bottom>

confidence 用来计算 mAP。

6. 评估标准

PASCAL的评估标准是 mAP(mean average precision)

关于mAP不再详细解释，参考以下资料：

• 性能指标（模型评估）之mAP
• average precision
• 周志华老师 《机器学习》 模型评估标准一节

这里简单的提一下：

下面是一个二分类的P-R曲线（precision-recall curve），对于PASCAL来说，每一类都有一个这样的 P-R曲线，P-R曲线下面与x轴围成的面积称为 average precision，每个类别都有一个 AP, 20个类别的AP 取平均值就是 mAP：

PASCAL官方给了评估脚本mAP的脚本和示例代码development kit code and documentation，是用MATLAB写的。

7. 数据集组织结构

数据集的下载：

# Download the data.
cd $HOME/data
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
# Extract the data.
tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar -xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar -xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar

或者支直接点击下面链接下载：

• Download the training/validation data (450MB tar file)
• Download the annotated test data (430MB tar file)

上面的解压命令会将VOC2007的trainval和test解压到一块，数据会混在一起，如果不想，可以自己指定解压路径。以VOC 2007 为例，解压后的文件：

.
├── Annotations 进行detection 任务时的 标签文件，xml文件形式
├── ImageSets 存放数据集的分割文件，比如train，val，test
├── 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

Annotations 文件夹：

.
├── 000001.xml
├── 000002.xml
├── 000003.xml
├── 000004.xml
……
……
……
├── 009962.xml
└── 009963.xml

以xml 文件的形式，存放标签文件，文件内容如前述，文件名与图片名是一样的，6位整数。

ImageSets文件夹：

存放数据集的分割文件。

包含三个子文件夹 Layout，Main，Segmentation，其中Main文件夹存放的是用于分类和检测的数据集分割文件，Layout文件夹用于 person layout任务，Segmentation用于分割任务。

.
├── Layout
│   ├── test.txt
│   ├── train.txt
│   ├── trainval.txt
│   └── val.txt
├── Main
│   ├── aeroplane_test.txt
│   ├── aeroplane_train.txt
│   ├── aeroplane_trainval.txt
│   ├── aeroplane_val.txt
│   ├── bicycle_test.txt
│   ├── bicycle_train.txt
│   ├── bicycle_trainval.txt
│   ├── bicycle_val.txt
│   ├── bird_test.txt
│   ├── bird_train.txt
│   ├── bird_trainval.txt
│   ├── bird_val.txt
│   ├── boat_test.txt
│   ├── boat_train.txt
│   ├── boat_trainval.txt
│   ├── boat_val.txt
│   ├── bottle_test.txt
│   ├── bottle_train.txt
│   ├── bottle_trainval.txt
│   ├── bottle_val.txt
│   ├── bus_test.txt
│   ├── bus_train.txt
│   ├── bus_trainval.txt
│   ├── bus_val.txt
│   ├── car_test.txt
│   ├── car_train.txt
│   ├── car_trainval.txt
│   ├── car_val.txt
│   ├── cat_test.txt
│   ├── cat_train.txt
│   ├── cat_trainval.txt
│   ├── cat_val.txt
│   ├── chair_test.txt
│   ├── chair_train.txt
│   ├── chair_trainval.txt
│   ├── chair_val.txt
│   ├── cow_test.txt
│   ├── cow_train.txt
│   ├── cow_trainval.txt
│   ├── cow_val.txt
│   ├── diningtable_test.txt
│   ├── diningtable_train.txt
│   ├── diningtable_trainval.txt
│   ├── diningtable_val.txt
│   ├── dog_test.txt
│   ├── dog_train.txt
│   ├── dog_trainval.txt
│   ├── dog_val.txt
│   ├── horse_test.txt
│   ├── horse_train.txt
│   ├── horse_trainval.txt
│   ├── horse_val.txt
│   ├── motorbike_test.txt
│   ├── motorbike_train.txt
│   ├── motorbike_trainval.txt
│   ├── motorbike_val.txt
│   ├── person_test.txt
│   ├── person_train.txt
│   ├── person_trainval.txt
│   ├── person_val.txt
│   ├── pottedplant_test.txt
│   ├── pottedplant_train.txt
│   ├── pottedplant_trainval.txt
│   ├── pottedplant_val.txt
│   ├── sheep_test.txt
│   ├── sheep_train.txt
│   ├── sheep_trainval.txt
│   ├── sheep_val.txt
│   ├── sofa_test.txt
│   ├── sofa_train.txt
│   ├── sofa_trainval.txt
│   ├── sofa_val.txt
│   ├── test.txt
│   ├── train_test.txt
│   ├── train_train.txt
│   ├── train_trainval.txt
│   ├── train.txt
│   ├── train_val.txt
│   ├── trainval.txt
│   ├── tvmonitor_test.txt
│   ├── tvmonitor_train.txt
│   ├── tvmonitor_trainval.txt
│   ├── tvmonitor_val.txt
│   └── val.txt
└── Segmentation
    ├── test.txt
    ├── train.txt
    ├── trainval.txt
    └── val.txt
    
3 directories, 92 files

主要介绍一下Main文件夹中的组织结构，先来看以下这几个文件：

├── 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

里面的文件内容是下面这样的：以train.txt文件为例：

000012
000017
000023
000026
000032
000033
000034
000035
000036
000042
……
……
009949
009959
009961

就是对数据库的分割，这一部分图片用于train，其他的用作val，test等。

Main中剩下的文件很显然就是每一类别在train或val或test中的ground truth，这个ground truth是为了方便classification 任务而提供的；如果是detection的话，使用的是上面的xml标签文件。

├── Main
│   ├── aeroplane_test.txt 写着用于训练的图片名称 共2501个，指定正负样本
│   ├── aeroplane_train.txt 写着用于验证的图片名称 共2510个，指定正负样本
│   ├── aeroplane_trainval.txt train与val的合集 共5011个，指定正负样本
│   ├── aeroplane_val.txt 写着用于测试的图片名称 共4952个，指定正负样本
……
……

里面文件是这样的（以aeroplane_train.txt为例）：

000012 -1
000017 -1
000023 -1
000026 -1
000032  1
000033  1
000034 -1
000035 -1
000036 -1
000042 -1
……
……
009949 -1
009959 -1
009961 -1

前面一列是训练集中的图片名称，这一列跟train.txt文件中的内容是一样的，后面一列是标签，即训练集中这张图片是不是aeroplane，是的话为1，否则为-1。

其他所有的 (class)_(imgset).txt 文件都是类似的。

• (class)_train 存放的是训练使用的数据，每一个class都有2501个train数据。
• (class)_val 存放的是验证使用的数据，每一个class都有2510个val数据。
• (class)_trainval 将上面两个进行了合并，每一个class有5011个数据。
• (class)_test 存放的是测试使用的数据，每一个class有4952个test数据。

所有文件都 指定了正负样本，每个class的实际数量为正样本的数量，train和val两者没有交集。

VOC2012 的数据集组织结构是类似的，不一样的地方在于VOC2012 中没有 test类的图片和以及相关标签和分割文件，因为这部分数据 VOC2012没有公布。

参考文献

目标检测数据集PASCAL VOC简介： https://arleyzhang.github.io/articles/1dc20586/