深度学习之计算机视觉相关数据集

1.学习目的

最近论文需要用到公共数据集,但是下载老慢了,这里下载了,存在百度网盘了,需要的朋友自提哦.

2.Pascal voc2012数据集介绍

PASCAL VOC2012数据集是计算机视觉领域中用于目标检测、图像分割等任务的经典数据集，以下为您详细介绍：

数据集背景

• 起源与目的：PASCAL VOC（Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes）项目由英国牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）发起，旨在推动视觉领域中目标识别、分类、检测和分割等任务的研究发展。VOC2012是该项目在2012年发布的一个版本。
• 相关比赛：它与PASCAL VOC挑战赛紧密相关，该挑战赛为计算机视觉领域的研究人员提供了一个标准的测试平台，促进了目标检测和图像分割等技术的快速发展。许多先进的计算机视觉算法都在这个数据集上进行了测试和验证。

数据内容

• 图像数据：包含11,530张彩色图像，这些图像涵盖了20个不同的类别，包括人、动物（如猫、狗、马等）、交通工具（如汽车、自行车、飞机等）、室内物品（如椅子、桌子、电视等）。这些图像具有丰富的场景和视角变化，有的图像场景较为简单，目标物体清晰可辨，有的则场景复杂，存在多个目标物体相互遮挡等情况。
• 标注信息：
  • 目标检测标注：对于每张图像中的每个目标物体，都提供了详细的边界框（Bounding Box）标注，框定了目标物体在图像中的位置和范围。标注信息还包括物体所属的类别标签。
  • 图像分割标注：提供了像素级别的语义分割标注，将图像中的每个像素都标记为属于20个类别中的某一个或背景类别，这对于图像分割算法的训练和评估非常有价值。

数据组织与格式

• 文件结构：数据集按照一定的目录结构组织，分为训练集、验证集和测试集。训练集包含5717张图像，验证集包含5823张图像，测试集包含10991张图像。图像文件以.jpg格式存储，标注信息以.xml格式存储，对于语义分割标注，还有专门的.png格式的分割掩码文件。
• 标注格式细节：在.xml标注文件中，包含了图像的基本信息，如文件名、尺寸等，以及每个目标物体的详细标注信息，包括类别名称、边界框的坐标（左上角和右下角的坐标）等。对于语义分割的.png掩码文件，每个像素值代表其所属的类别。

应用领域

• 目标检测：作为目标检测领域的经典数据集，被广泛用于训练和评估各种目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。研究人员通过在PASCAL VOC2012数据集上进行实验，可以比较不同算法的性能优劣，推动目标检测技术的不断发展。
• 图像分割：其像素级别的语义分割标注，使得它成为图像分割算法训练和评估的重要资源。许多基于深度学习的图像分割算法，如FCN、U-Net等，都在这个数据集上取得了显著的成果，为医学图像分割、遥感图像分割等实际应用领域提供了技术基础。
• 特征提取与表示学习：除了直接用于目标检测和图像分割任务外，PASCAL VOC2012数据集还可用于研究图像特征提取和表示学习方法。通过在该数据集上训练特征提取模型，可以学习到具有代表性的图像特征，这些特征可以应用于其他计算机视觉任务，如图像分类、图像检索等。

数据获取

• 官方获取渠道：可以从PASCAL VOC官方网站获取该数据集，但需要遵循相关的使用协议和版权声明。
• 其他开源平台：部分开源数据平台也提供了PASCAL VOC2012数据集的下载链接，但在使用时同样需要注意版权问题，确保数据的合法使用。

3.网盘链接

通过网盘分享的文件：VOCtrainval_11-May-2012_2.tar
链接: https://pan.baidu.com/s/1tFazsrz87QQ_mfIoknbhqA?pwd=s3ea 提取码: s3ea
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PASCAL VOC2012下载链接