voc2012 第2页

cv2问题：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘shape‘及CV2显示、保存图片

importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread("D:/数据集/VOC2012/JPEGImages/2007_000027.jpg")print(img.shape)输出

ZGPing@·2023-01-02 08:46

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之my_dataset.py

):-》voc_root训练集所在根目录，transforms预处理方法，train_setboolean变量self.root=os.path.join(voc_root,"VOCdevkit","VOC2012

王壹浪·2022-12-29 03:17

Deeplab_v2+VOC数据集

本博客主要是基于v2版本的deeplab,使用VGG16模型，在VOC2012数据集上进行测试！

Li_GaoGao·2022-12-27 10:34

一、目标检测入门VOC2012

提示：以下是本篇文章正文内容一、数据集VOC20121.数据处理使用数据集合VOC2012。解压数

但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:46

Python基础知识之读取XML文件

所以对于熟悉读取xml文件是很有必要的，我们先来看个xml文件，来自VOC2012的对2007_000027.jpg图片里面对象属性的标注，2007_000027.xml：VOC20122007_000027

寅恪光潜·2022-12-25 08:08

yolov3 训练voc2012 （一、转换成yolo的数据格式脚本的理解）

importxml.etree.ElementTreeasETimportpickleimportosfromosimportlistdir,getcwd#getcwd获得当前的工作地址的绝对路径fromos.pathimportjoinsets=[('2012','train'),('2012','val'),('2007','train'),('2007','val'),('2007','te

Dovake·2022-12-23 22:32

用python将照片做成数据集_将数据集制作成VOC数据集格式的实例

在做目标检测任务时，若使用Github已复现的论文时，需首先将自己的数据集转化为VOC数据集的格式，因为论文作者使用的是公开数据集VOC2007、VOC2012、COCO等类型数据集做方法验证与比对。

weixin_39627144·2022-12-22 14:00

数据集Pascal VOC2012

写在前面PASCALVOC为图像识别提供了一套标准化的优秀的数据集。其三个主要的物体识别竞赛分别是分类classification，检测detection,分割segmentation。PASCAL----PatternAnalysis,StatisticalModellingandComputationalLearning，分别是模式分析、统计建模、计算学习；VOC----VisualObjec

l_z_z_z·2022-12-22 14:55

YOLOX训练自己的VOC数据集

配置文件修改数据集参数三、开始训练报错1：nomodelnamed'yolox'报错2：Nosuchfileordirectory:'/ai/pytorch/YOLOX-main/datasets/VOCdevkit/VOC2012

RooKiChen·2022-12-15 01:43

目标检测：R-CNN论文翻译

摘要：在本文中，我们提出一个检测算法，R-CNN，在VOC2012中，map到达53.3%。我们主要结合了两个关键的想法，（1）将高容量的卷积神经网络用于自底向上的区域候选框，为了定位及分割对象。

tyf1846923·2022-12-14 06:16

YOLOv3目标检测图片标注方法--快速入手

快速入手标注工具：Labelimage数据标注软件1.1常用快捷键操作ctrl+s保存w创建一个矩形d下一张图片a上一张图片1.2界面操作1.3文件夹创建要求一级文件夹（VOCdevkit_nut）二级文件夹（VOC2012

小叶MW·2022-12-10 20:45

[语义分割]基于VGG网络搭建FCN-8s并在VOC2012数据集上训练

自定义图像增强与预处理模块1.3自定义数据集类1.3.1数据标签可视化2.搭建FCN-8s网络2.1基础FCN网络架构2.2一些细节2.3网络搭建2.3.1导入预训练神经网络2.3.2FCN-8spytorch实现3.在VOC2012

helton_yan·2022-12-09 19:43

语义分割学习系列（三）cityscapes数据集介绍

前言常见的语义分割数据集有VOC2012,MSCOCO以及Cityscapes等。今天我们先来介绍Cityscapes数据集简介Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。

ltshan139·2022-12-09 05:32

语义分割-CityScapes数据集

前言常见的语义分割数据集有VOC2012,MSCOCO以及Cityscapes等。

Good@dz·2022-12-08 19:44

DeepLab系列解读

并在VOC2012取得第二名的乘积，陆续推出了v2，v3和v3+版本。

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-08 01:32

Ubuntu18.04 基于detectron2实现Faster RCNN训练VOC数据(二)

1.准备VOC数据下载VOC数据，将VOC数据放在datasets文件夹下，VOC2007和VOC2012两个文件夹分开放，文件夹下结构不用改变。

令狐傻笑·2022-12-07 20:27

Pytorch学习笔记（五）

Hygge0+·2022-12-06 14:14

语义分割及其unet网络

图像语义分割的前世今生-Ariel_一只猫的旅行-博客园PASCALVOC2012数据集介绍_霹雳吧啦Wz-CSDN博客_voc2012数据集src/unet.yDoubleConv()成对：in_channels

把知识CV进脑子·2022-12-06 11:38

进行遥感图像语义分割时无法正确识别标签的问题

相对于土地利用分类还是比较简单的，就设置了两类，即水体、非水体，使用的代码基础是这个：大佬写的Pytorch版DeepLabv3+现成的语义分割模型大多基于比较有名的数据集（比如VOC2012），因此参考这些数据集的格式自己弄了一个水体提取数据集

钳火·2022-12-06 08:35

DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（二）—— TFRecord生成VOC2012训练数据

文章目录一、PASCALVOC2012简介二、什么是TFRecord？三、TFRecords文件的写入与读取四、参考链接在上一篇博文中，我们介绍如何借助【Labelme】软件制作原始的语义分割的标注数据。那么，如何将标注生成的数据（比如掩码图）转化为训练直接可以使用的数据？本篇博文将详细如何使用TFRecord生成【PASCALVOC2012】训练数据。一、PASCALVOC2012简介该

X_Imagine·2022-12-02 08:42

PspNet在MMsegmentation框架下成功训练Pascal VOC2012数据集及踩坑实录

时间：2021/08/29/05:45:28一晚上了，难以置信，我竟然还不困，还有着整理博客的冲动。也就在这周，熬夜能力突然就在几个晚上的不归宿中突破了，一夜过后天壤之别，一晚比一晚能熬，之前还会担心第二天精神不济，五点左右赶紧溜回去补觉，现在只想早餐要吃什么，睡什么觉，月亮不睡我不睡，月亮睡了，我也不睡，现在这个年纪，你也能睡得着觉？！！！！！！言归正传，第一次跑起来语义分割网络，多少还是有点小

清梦枕星河~·2022-12-01 17:26

建立自己的voc数据集_在Ubuntu内制作自己的VOC数据集

现在有VOC2007，VOC2012。主要有20个类。而现在主要的模型评估就是建立在VOC数据集和COCO数据集上(80个类)，其指标主要是mAP和fps(帧率)。

托卡马克之~~~·2022-12-01 16:32

pytorch经常使用的代码（持续更新）

Dataset自定义VOC2012数据集代码fromtorch.utils.dataimportDatasetimportosimporttorchimportjsonfromPILimportImagefromlxmlimportetreeclassVOC2012DataSet

zsffuture·2022-12-01 07:34

用labelme制作voc数据集格式

举例如下：上面表示图像对应路径为VOC2012/JPEGImages/2007_000033.jpg，来自flickr网站上，大小为WxHxC=500x366x3,是三通道的彩色图像，其中segmented

dreamlpx·2022-11-30 08:39

fasterrcnn使用

一训练过程1准备数据集数据集格式：VOC└──VOCdevkit└──VOC2012├──Annotations（最后要的格式）│├──00a1c979-aed0-4765-9c23-bdf8f3f6eb9c.xml

小草莓听不懂·2022-11-26 11:24

『python』统计数据集均值与方差

importnumpyasnpimportcv2importosimg_h,img_w=224,224#根据自己数据集适当调整，影响不大means,stdevs=[],[]img_list=[]imgs_path='D:/database/VOCdevkit/VOC2012

libo-coder·2022-11-25 11:00

YOLO(v1)用自己的数据集训练模型

说明：（1）本文用到的darknet代码下载时间为2016-11-09（2）由于之前博文做的数据集是参考VOC2007格式，并且YOLO可以将VOC2007和VOC2012数据集转换成YOLO所需要的格式

小咸鱼_·2022-11-25 01:28

校内实训项目经验

标检测的交通标志识别》（采⽤yolov4模型）1.数据集制作，2.语音包制作3.训练模型4.图片识别转视频识别5.实时识别并调用语音包功能《AI图⽚篡改检测》（基于faster-rcnn模型）1.重构voc2007、voc2012

_苏沐·2022-11-24 12:50

制作自己的目标检测数据集

文章目录制作自己的目标检测数据集一、下载Voc数据集二、安装标注工具labelimg三、制作图像标签1.创建一个文件夹2.在当前文件夹下打开命令提示符3.打开标注软件制作自己的目标检测数据集一、下载Voc数据集在官网下载Voc2012

dongcjava·2022-11-24 11:05

使用SSD mobilenet训练自己的数据集

、下载代码lufficc-SSDPS:我是根据某乎上面一个博主进行代码调试的，这里给出链接SSD训练自己数据3、先放置数据集，按照这种方式放置的话，代码里面其他位置都不需要改变了看另外一个博主说的其实VOC2012

只只只只只·2022-11-24 08:14

深度学习模型试跑(九):HRNet / HRNet-Semantic-Segmentation

:win10cuda:11.0gpu:RTX3090torch:1.7.0代码:因为要使用libtorch，所以选择了mmsegmentation的，因为这里有形成的转换代码1.数据转换支持4类数据（voc2012

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-11-23 14:07

深度学习笔记 —— 语义分割和数据集

importosimporttorchimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltd2l.DATA_HUB['voc2012

Whisper_yl·2022-11-23 12:09

yolov5.6版本中如何训练coco2017、coco128、VOC2012，2007

COCO2017dataset打开项目的data/coco.yaml可以看到具体目录如下：然后需要自己手动下载四个数据集，分别是，coco2017labels.zip,train2017.zip,val2017.zip,test2017.zip可以用迅雷下载即：复制项目中的这四个地方的下载路径到迅雷中下载下载完后将在coco目录下手动创建一个叫images的目录并将下载的train2017.zip

jjw_zyfx·2022-11-23 11:45

Pytorch：yolov1系列（1）读取VOC2012数据集的目标检测标注

图像分类学的差不多了，最近开始学一下目标检测，记录一下学习的过程。首先打算复现一下YOLO系列的算法，先从简单的yolov1开始。yolov1论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf网络结构：yolo是一个一阶段的端到端的算法，检测速度会比RCNN系列快很多，网络是一个24层的卷积层，最后的输出是一个7730的tensor，这是原文中作者设定的，讲一张图片

spectrelwf·2022-11-21 19:09

语义分割数据集——VOC2012

该数据集的主要目的是建立针对实际场景中的视觉目标进行识别的挑战任务。基于标注的图像数据，它是基本的有监督学习问题。数据集中总共有20类目标需要识别：Person:personAnimal:bird,cat,cow,dog,horse,sheepVehicle:aeroplane,bicycle,boat,bus,car,motorbike,trainIndoor:bottle,chair,dini

olivia12344321·2022-11-21 08:15

自制VOC格式图像分割数据集：使用python+PIL生成8位深的RGB图像

起初，我并没有发现VOC2012中mask的特殊性，直接用24位的Mask作为自制VOC数据集的Mask，在pytorch

Cai.SN·2022-11-21 08:11

交通路标识别(毕业设计)

我目前正在先进行VOC2012的预培训，然后进行交通标志检测的转移学习。目前只检测到停车标志和人行横道标志。检测图像示例如下。依赖库与代码Skipto

阿利同学·2022-11-20 13:53

目标检测之Faster RCNN详解

该算法最大的创新点是提出了RPN（RegionProposalNetwork）网络，利用Anchor机制将区域生成与卷积网络联系到一起，将检测速度一举提升到17FPS，而且在VOC2012测试集

一颗磐石·2022-11-20 12:16

【Darknet版YOLOv3&YOLOv4模型训练】

Darknet版YOLOv3&YOLOv4模型训练1、`CMake`是一个跨平台的自动化构建系统‍️‍️‍️2、yolov3搭建3、`yolov3`自己训练`voc2012`数据集：✍️✍️✍️4、yolov4

XTX_AI·2022-11-20 10:33

[深度学习入门]两阶段目标检测算法到Faster RCNN

图像语义分割(what+where)、图像实例分割(what+where)目标检测：位置+类别问题：尺寸范围大，物体角度、姿态不定，可以出现在图片任何地方，多类别数据集：PASCALVOC(VOC2007/VOC2012

Guycynnnnn·2022-11-20 00:13

PASCAL VOC2012 数据集讲解与制作自己的数据集

前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、PPT一般情况下载入图片信息，是在Main文件夹下先读入训练train.txt文件所有信息，获取每一行信息，每一行对应一张图片的信息，然后对应的Annotations找到标签xml文件，解析xm

qq_1418430025·2022-11-19 22:38

R-CNN详解

_梦回沈园外的博客-CSDN博客1.论文核心我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，相对于之前对VOC2012的最佳结果，它将平均平均精度(mAP)提高了30%以上——实现

樱花的浪漫·2022-11-19 06:55

ET.parse读取xml文件（基于VOC2012数据集的代码）

目录VOC2012数据集图片类别xml文件的读取codeVOC2012数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1uV5j6BEkwd8yKLUhaUPzPQ?

爱吃酸菜鱼的小猫咪·2022-11-19 05:58

VOC2012数据集

参考链接VOC2012数据集有多种用途，里面的数据有些可以用于分割、动作识别、等。

张好好-学习·2022-11-16 18:47

基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别

”重磅干货，第一时间送达干货-阅读需10分钟左右基于OpenCV与tensorflowobjectdetectionAPI使用迁移学习，基于SSD模型训练实现手势识别完整流程，涉及到数据集收集与标注、VOC2012

小白学视觉·2022-11-11 10:54

用openCV和TensorFlow完成实时手势识别

项目中提到的代码的git地址为：https://github.com/aspirinone/Tensorflow-Practice该项目分为以下几个步骤：一、利用OpenCV收集手势数据并标注二、制作VOC2012

可欣の扣得儿·2022-11-11 10:52

python行人检测_基于YOLOv3的行人检测

目前主要是以下几个功能：将YOLOv3常用的网址和资料归纳整理了一下；提供代码，帮助从VOC2007/VOC2012/COCO等数据集中提取出person类图片，并转换标注。

weixin_39583162·2022-10-16 07:13

金大大诶·2022-09-06 06:10

目标检测之YOLOv1源码解析

一、准备工作下载源码，本文所使用的yolo源码来源于网址：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow下载训练所使用的数据集，我们仍然使用以VOC2012数

AI小白一枚·2022-08-05 09:01

VOC数据集和COCO数据集直接的相互转换

VOC数据集（xml格式）和COCO数据集（json格式）的相互转换我们先来看看voc和coco数据集的目录结构：以VOC2012数据集为例，下载下来有如下五个文件夹：Annotations文件夹是存放图片对应的

天涯小才·2022-08-02 07:01

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