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。每年都有新的数据集供参赛者进行训练。公布了2007和2012两年的数据集，分别称之为VOC2007和VOC2012，

VOC2012数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

VOC数据集下载地址：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/

所有的标注图片都有Detection需要的label， 但只有部分数据有Segmentation Label。
VOC2007中包含9963张标注过的图片， 由train/val/test三部分组成， 共标注出24,640个物体。
VOC2007的test数据label已经公布， 之后的没有公布（只有图片，没有label）。
对于检测任务，VOC2012的trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11540张图片共27450个物体。
对于分割任务， VOC2012的trainval包含07-11年的所有对应图片， test只包含08-11。trainval有 2913张图片共6929个物体。

 二、VOC格式数据集

因为标签不再是唯一的（因为VOC数据集需要进行很多任务，对每个任务都需要有至少一个标签来进行标注），因此VOC数据集有自己固定的组织格式，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

在大家进行目标检测的时候，可能需要针对某一特定任务进行训练和检测，因此可能需要重构成自己的VOC格式数据集，即在保证组织形式不变的前提下，更换成自己的数据集。文件格式和组织形式的统一，是为了后序代码处理的统一性。

 

三、制作自己的数据集

解压VOC2007数据集后可以看到VOC2007文件夹下有以下5个文件夹：

Annotations文件夹
该文件下存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片。
JPEGImages文件夹
改文件夹下存放的是数据集图片，包括训练和测试图片。
ImageSets文件夹
该文件夹下存放了三个文件，分别是Layout、Main、Segmentation。在这里我们只用存放图像数据的Main文件，其他两个暂且不管。
SegmentationClass文件和SegmentationObject文件。
这两个文件都是与图像分割相关。

我们只关注三个文件夹（目标检测）

annotation 和 JPEGImages 一一对应。

 

开始制作：
制作自己的VOC2007格式数据集其实不需要上述那么多内容，我们只要做三个部分即可：Annotations文件夹、JPEGImages文件夹、ImageSets文件夹下的Main文件。

第一步：我们参照原始VOC2007数据集的文件层次创建上述四个文件夹，也就是创建一个VOCdevkit文件夹，下面再创建Annotations、JPEGImages、ImageSets三个文件夹，最后在ImageSets文件夹下再创建一个Main文件夹。
创建好所有文件夹后，我们将自己的数据集图片都放到JPEGImages文件夹下。按照习惯，我们将图片的名字修改为000001.jpg这种格式的（参照原始数据集图片命名规则），统一命名方法网络上有很多，网上很多，这里就不多赘述了。
另外强调两点：第一点是图片的格式，图片需是JPEG或者JPG格式，其他格式需要转换一下。第二点是图片的长宽比，图片长宽比不能太大或太小，这个参考原始VOC2007数据集图片即可。

第二步：我们来制作Annotations文件夹下所需要存放的xml文件。这里我们需要借助大神带给我们的福利了：LabelImg工具，可以按照上面的说明进行安装和使用。看到满篇的英文是不是很晕，那这里有个简单的方法可以帮助到大家！当然lxml 库文件还是要装的，但如果你用的是Anaconda环境，那么你什么都不用做，只需要点击这里：LabelImg标注工具，根据自己的情况选择下载window版本还是linux版本，然后解压使用就行了！
关于如何使用，这里以window版本的为例说明。下载解压后会得到一个exe可执行文件，另一个是data文件夹，这里面有个txt文件，内容是预定义的分类标签名，里面的标签可以根据自己的需要进行修改。执行exe文件打开标注界面就可以进行操作了，操作方法可以参考这篇文章：使用方法
这里给张标注工具的参考图：

下面就进行漫长的标注工作吧。。。
说明：每标注完一张图片后进行保存，保存的xml文件名要与对应图片名一致，大家可以参考原始VOC2007数据集中JPEGImages文件夹下图片的命名和Annotations文件夹中的xml文件命名规则。
备注：这里还有个制作工具  VOC2007数据格式制作工具 也很好用，大家也可以试一试。

第三步：我们来制作ImageSets文件夹下Main文件夹中的4个文件（test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt）。
首先我们先来了解下这四个文件到底是干什么用的，当然从文件的命名上我们也都能大体猜得上来他们的作用，不过这里还是简单的说明一下吧。
test.txt：测试集
train.txt：训练集
val.txt：验证集
trainval.txt：训练和验证集

在原始VOC2007数据集中，trainval大约占整个数据集的50%，test大约为整个数据集的50%；train大约是trainval的50%，val大约为trainval的50%。所以我们可参考以下代码来生成这4个txt文件：

import os  
import random  trainval_percent = 0.5  
train_percent = 0.5  
xmlfilepath = 'Annotations'  
txtsavepath = 'ImageSets/Main'  
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)  num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval= random.sample(list,tv)  
train=random.sample(trainval,tr)  ftrainval = open(txtsavepath+'/trainval.txt', 'w')  
ftest = open(txtsavepath+'/test.txt', 'w')  
ftrain = open(txtsavepath+'/train.txt', 'w')  
fval = open(txtsavepath+'/val.txt', 'w')  for i  in list:  name=total_xml[i][:-4]+'\n'  if i in trainval:  ftrainval.write(name)  if i in train:  ftrain.write(name)  else:  fval.write(name)  else:  ftest.write(name)  ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()

注意：上述代码中涉及到的路径要写全，另外各个数据集所占比例根据实际数据集的大小调整比例。

至此，我们自己的VOC2007格式数据集就全部制作完成了。

 

 

参考资料：

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/79927556

https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/71028523

https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/88065416

https://blog.csdn.net/gulingfengze/article/details/79639111