PASCAL VOC2012数据集详细介绍

0、数据集介绍
2、Pascal VOC数据集目标类别
3、数据集下载与目录结构
4、目标检测任务
5、语义分割任务
6、实例分割任务
7、类别索引与名称对应关系

0、数据集介绍

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2、Pascal VOC数据集目标类别

在Pascal VOC数据集中主要包含20个目标类别，下图展示了所有类别的名称以及所属超类：

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3、数据集下载与目录结构

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit
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下载后将文件进行解压，解压后的文件目录结构如下所示：

VOCdevkit└── VOC2012├── Annotations               所有的图像标注信息(XML文件)├── ImageSets    │   ├── Action                人的行为动作图像信息│   ├── Layout                人的各个部位图像信息│   ││   ├── Main                  目标检测分类图像信息│   │     ├── train.txt       训练集(5717)│   │     ├── val.txt         验证集(5823)│   │     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)│   ││   └── Segmentation          目标分割图像信息│         ├── train.txt       训练集(1464)│         ├── val.txt         验证集(1449)│         └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)│ ├── JPEGImages                所有图像文件├── SegmentationClass         语义分割png图（基于类别）└── SegmentationObject        实例分割png图（基于目标）

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4、目标检测任务

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   ├── Main                  目标检测分类图像信息│     ├── train.txt       训练集(5717)│     ├── val.txt         验证集(5823)│     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)

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5、语义分割任务

接下来简单介绍下如何使用该数据集中语义分割的数据。
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  └── Segmentation          目标分割图像信息├── train.txt       训练集(1464)├── val.txt         验证集(1449)└── trainval.txt    训练集+验证集(2913)

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6、实例分割任务

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  └── Segmentation          目标分割图像信息├── train.txt       训练集(1464)├── val.txt         验证集(1449)└── trainval.txt    训练集+验证集(2913)

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7、类别索引与名称对应关系

下面给出在Pascal VOC数据集中各目标类别名称与类别索引对应关系：

{"background": 0,"aeroplane": 1,"bicycle": 2,"bird": 3,"boat": 4,"bottle": 5,"bus": 6,"car": 7,"cat": 8,"chair": 9,"cow": 10,"diningtable": 11,"dog": 12,"horse": 13,"motorbike": 14,"person": 15,"pottedplant": 16,"sheep": 17,"sofa": 18,"train": 19,"tvmonitor": 20