參考：
《pascal voc資料集詳細分析》
《檢測資料集分析voc+coco_rgbd》
首先概念解釋：
└── vocdevkit #根目錄├── imagesets #該目錄下存放的都是txt檔案，txt檔案中每一行包含乙個的名稱，末尾會加上±1表示正負樣本
│ ├── action
│ ├── layout
│ ├── main
│ └── segmentation
├── jpegimages #存放源
├── segmentationclass #存放的是，分割後的效果，見下文的例子
└── segmentationobject #存放的是，分割後的效果，見下文的例子這裡大概介紹一下各個資料夾的內容，更細節的介紹將在後文給出：
- annotation資料夾存放的是xml格式的標籤檔案，該檔案是對的解釋，每張（位於同目錄下的 jpegimages）都對於乙個同名的xml檔案，每乙個xml對應一張影象，並且每個xml中存放的是標記的各個目標的位置和類別資訊，命名通常與對應的原始影象一樣。
- imagesets資料夾存放的是txt檔案，這些txt將資料集的分成了各種集合。
action下存放的是人的動作（例如running、jumping等等，這也是voc challenge的一部分）;
layout下存放的是具有人體部位的資料（人的head、hand、feet等等，這也是voc challenge的一部分）main下存放的是影象物體識別的資料，總共分為20類。
segmentation下存放的是可用於分割的資料。其中main資料夾包含20個分類的train.txt,val.txt和trainval.txt,在txt檔案中前邊的數字表示名字,後邊的1和-1表示正負樣本的標籤
- jpegimages資料夾存放的是資料集的原，橫向圖尺寸大約在500*375左右,縱向圖尺寸大約在375*500左右,基本偏差不會超過100,因為訓練的第一步就是將resize到300*300或者500*500.
- segmentationclass以及segmentationobject資料夾存放的都是，且都是影象分割結果圖（樓主沒用過，所以不清楚：隨後完善）
voc2012 #表明**
2007_000027.jpg #名稱
#**相關資訊
the voc2007 database
pascal voc2007
flickr
#影象尺寸
4865003
0 #是否用於分割
#包含的物體
person #物體類別
unspecified00
#物體的bbox
174101349
351 #物體的頭
head
169104
209146
#物體的手
hand
278210
297233
foot
273333
297354
foot
319307
340326
各個資料夾中存放的是各種用途的txt檔案。例如在main資料夾下有名為aeroplane_train.txt的檔案，顧名思義是用於飛機類別的訓練資料。該txt的具體內容如下，其中±1應該表示的是正負樣本的含義（沒有具體研究：待完善）：
2008_000008 -1
2008_000015 -1
2008_000019 -1
2008_000023 -1
2008_000028 -1
2008_000033 1
2008_000036 -1
2008_000037 1
2008_000041 -1
2008_000045 -1
同上，把內容截圖上傳：
microsoft coco資料集:
微軟官方對coco的解釋:
1）object segmentation（2）recognition in context（3）multiple objects per image（4）more than 300,000 images（5）more than 2 million instances（6）80 object categories（7）5 captions per image（8）keypoints on 100,000 people
coco資料集以場景理解為目標,從複雜的日常場景中擷取,影象中的目標通過精確的segmentation進行位置的標定,包含91類目標.
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