我們在利用模型檢測實際應用問題的時候，通常需要使用自己標註和收集資料集來進行訓練。
但對於不同演算法效能的比較，我們常常需要一些基本的資料集來進行橫向對比。
下列是一些常用的目標檢測資料集:
pascal voc挑戰在2023年至2023年間展開。
pascal voc 2007：9963張影象，24640個標註。
pascal voc 2012: 11530張影象，27450個標註。
該資料集中有20個分類，同時包含11530張用於訓練和驗證的影象，其中感興趣區域有27450個標定目標，每個影象平均有2.4個目標。
以下是資料集中的20個分類：
ilsvrc 2010-2017為史丹福大學的李飛飛教授主導並組建的資料集。
目標檢測經典資料集 深度學習
資料集 pascal voc,imagenet,ms coco等資料集。注 由於類別僅20個，因此被看成目標檢測方向的乙個基準資料集 imagenet資料集 是乙個計算機視覺系統識別專案，是目前世界上影象識別最大的資料庫，是美國斯坦福的計算機科學家，模擬人類的識別系統建立的。imagenet資料集是...
PascalVOC2012目標檢測資料集中的問題
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 8...
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...