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VOC数据集解析 VOC2007解析

VOC数据是 PASCAL VOC Challenge 用到的数据集，官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 这里以常用的 VOC2007数据集作为代表来讲解一下 VOC数据集 1.下载数据官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html 训练集/验证集： http://host.robots.ox.ac.uk /pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar DevKit：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007 /VOCdevkit_08-Jun-2007.tar 带有标记的测试集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007 .tar 这里说明一下，VOC官方给出的数据集中，只有VOC2007是给出了带有标记的测试集的，其他年份的数据集是没有 Anotated test data的至于训练集train set、验证集validation

2019-12-20

5.7K0

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PASCAL VOC的评估代码voc_eval.py解析

目录1、读检测的结果2、解析一幅图像中的目标数3、计算AP4、VOC的评估5、进行python评估6、voc的检测评估----1、读检测的结果def write_voc_results_file(all_boxes cls, cls_id in NAME_LABEL_MAP.items(): if cls == 'back_ground': continue print("Writing {} VOC 2、解析一幅图像中的目标数def parse_rec(filename): """ Parse a PASCAL VOC xml file """ tree = ET.parse(filename) 的AP，如果use_07_metric为真，使用VOC 07 11点方法。 4、VOC的评估def voc_eval(detpath, annopath, test_imgid_list, cls_name, ovthresh=0.5, use_

2022-09-03

2.2K0

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VOC格式转CSV

import osimport xml.dom.minidom path_img = "VOC2007/JPEGImages"path_xml = "VOC2007/Annotations" xml_list

2022-09-02

1.7K0

visdrone转voc问题

xml_name, 'w') as fout: fout.write('<annotation>' + '\n') fout.write('\t' + '<folder>VOC2007 '\n') fin.close() fout.write('</annotation>') 转换后即可用labelImg查看即可，但是经过技术检查，发现train转换后VOC 参考文章：VisDrone转VOC、YOLO格式_C++有手就行的博客-CSDN博客

git clone firc-dataset

2025-07-19

2500

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数据集VOC格式绝缘子缺陷检测数据集VOC-4086张

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4086 标注数量(xml文件个数)：4086

git clone firc-dataset

2025-07-19

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替换 VOC 数据集中图片路径

在一次做项目的时候，团队分配任务做数据集，用 labelimage 来打标，汇总数据时发现 xml 中的图片路径各不相同，于是就写了这个工具来修改 xml 中的图片路径。

2022-01-12

2.4K0

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合并PASCAL VOC的目标类别

import osimport xml.etree.ElementTree as ET#程序功能：批量修改VOC数据集中xml标签文件的标签名称def changelabelname(inputpath

2022-09-02

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将KITTI转换为PASCAL VOC

import os, sysimport globfrom PIL import Image # VEDAI 图像存储位置src_img_dir = "D:\dataset\cityscapes\leftImg8bit\\train\\zurich\\"# VEDAI 图像的 ground truth 的 txt 文件存放位置src_txt_dir = "D:\dataset\cityscapes\gtFine\\train\\zurich\\"src_xml_dir = "D:\dataset\citys

2022-09-02

1.9K0

PASCAL VOC统计各类目标数量

# -*- coding:utf-8 -*-import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=1000000)import matplotlibfrom PIL import Imagedef parse_obj(xml_path, filename): tree = ET.parse(xml_path + filename) obje

2022-09-02

1.5K0

PASCAL VOC2012 数据集详解

VOC2012 数据集各种细节问题。此外Pascal VOC还提供一些很有意思的标注数据包括行为识别、人体Layout分析等。行为识别数据：预测图像中人的行为动作 ? 数据集结构与描述 Pascal VOC2012的文件结构如下： ? ? 标注制作我喜欢用的制作VOC2012数据集的标注工具为labelImg ? 简单好用，自动生成VOC2012 Annotation XML文件。更多数据标注与数据集制作工具参考之前的文章：十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具参考资料 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html

2019-08-14

6.8K0

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