pascalvoc2012的目標檢測資料集一共有20類，每一類目標的具體情況如下：
person:17401個
aeroplane:1002個
tvmonitor:893個
train:704個
boat:1059個
dog:1598個
chair:3056個
bird:1271個
bicycle:837個
bottle:1561個
sheep:1084個
diningtable:800個
horse:803個
motorbike:801個
sofa:841個
cow:771個
car:2492個
cat:1277個
bus:685個
pottedplant:1202個
其中，person這一類的目標框數量其實不止17401個，而是20474個，上面統計的是label，但是實際上，voc格式的資料集是容許乙個標籤有多個框的。如下所示，就是說這個公共資料集可能由於很多人一起標註，所以對同乙個目標會標出大小不一樣的框。而其他類就沒有這個問題。所以其實要跑的話，這些框可能需要處理一下。如果我跑的話會可能寫個**把這些part刪除掉。
遮擋、標註不準確、目標過小、陰影等，這些常見的問題都有，如下圖。
pascal voc2012資料集介紹
一 原始pascal voc2012 資料集 該資料集包括20個物件類 10個動作類 具體內容 annotations 17125個物件,xml格式的標籤 imagesets 包括action layout main segmentation四個部分的內容，是資料集中每一種型別的資訊。其中actio...
解決目標檢測中的難分樣本（漏檢測與誤檢測問題）
asdn網路使用roi池層提取的功能作為輸入影象補丁。asdn網路比 遮擋 退出掩碼，然後將其用於丟棄特徵值並傳遞到fast rcnn的分類塔。對抗空間丟棄網路 asdn 它學習如何封閉給定的目標，使得frcn難以對其進行分類。我們在本文中考慮的第二種型別的生成是變形。在這種情況下，我們提出了對抗空...
目標檢測的資料集格式轉換
在yolov3目標識別任務中，有乙個必不可少的步驟，就是標籤的格式轉換，例如用imagelabel標註了目標框，但是得到的標籤格式為xml,如果想將他轉換為txt格式如何處理？轉換成 000001.jpg 366,29,441,164 red上述是乙個例子，假設資料夾a下有若干個xml檔案，需要轉換...