Pascal VOC 資料集介紹

2021-07-31 09:33:12 字數 1858 閱讀 6799

介紹pascal voc資料集：

資料格式

衡量方式

voc2007, voc2012

有以下幾個task：

* classification（略過）

* detection: 將中所有的目標用bounding box（bbox）框出來

* segmentation: 將中所有的目標分割出來

* person layout（略過）

提交的結果儲存在乙個檔案中， 每行的格式為：

identifier>
例如：

co***_det_test_car.txt:


000004


0.702732


89112


516466


000006


0.870849


373168


488229


000006


0.852346


407157


500213


000006


0.914587


2161


55221


000008


0.532489


175184


232201



aps = 


for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):#將recall分為多個區間


# 在所有 recall > t對應的precision中找出最大值


mask = tf.greater_equal(recall, t)


v = tf.reduce_max(tf.boolean_mask(precision, mask)) 


# 得到其平均值


ap = tf.add_n(aps)


return ap
**給出的是voc07的計算方式， voc2010在recall區間區分上有變化： 假如有m個正樣例，則將recall劃分為[1/m, 1/(m - 1), 1/(m - 2), ... 1]。其餘步驟不變。

分割的label由兩部分組成：

* class segmentation: 標註出每乙個畫素的類別

* object segmentation: 標註出每乙個畫素屬於哪乙個物體

每類的precision和總體precision.

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