1 简介

PASCAL VOC挑战赛（The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。PASCAL VOC挑战赛主要包括以下几类：图像分类(Object Classification)，目标检测(Object Detection)，目标分割(Object Segmentation)，行为识别(Action Classification) 等。

图像分类与目标检测任务
分割任务，注意，图像分割一般包括语义分割、实例分割和全景分割，实例分割是要把每个单独的目标用一种颜色表示（下图中间的图像），而语义分割只是把同一类别的所有目标用同一颜色表示（下图右侧的图片）。
行为识别任务
人体布局检测任务

2 Pascal VOC数据集目标类别

在Pascal VOC数据集中主要包含20个目标类别，下图展示了所有类别的名称以及所属超类。
vocclasses

3 数据集下载与目录结构

下载地址： http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit

打开链接后如下图所示，只用下载training/validation data (2GB tar file)文件即可。
download
下载后将文件进行解压，解压后的文件目录结构如下所示：

VOCdevkit
    └── VOC2012
         ├── Annotations               所有的图像标注信息(XML文件)
         ├── ImageSets    
         │   ├── Action                人的行为动作图像信息
         │   ├── Layout                人的各个部位图像信息
         │   │
         │   ├── Main                  目标检测分类图像信息
         │   │     ├── train.txt       训练集(5717)
         │   │     ├── val.txt         验证集(5823)
         │   │     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)
         │   │
         │   └── Segmentation          目标分割图像信息
         │         ├── train.txt       训练集(1464)
         │         ├── val.txt         验证集(1449)
         │         └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)
         │ 
         ├── JPEGImages                所有图像文件
         ├── SegmentationClass         语义分割png图（基于类别）
         └── SegmentationObject        实例分割png图（基于目标）

注意，train.txt、val.txt和trainval.txt文件里记录的是对应标注文件的索引，每一行对应一个索引信息。如下图所示：

txtfile

4 目标检测任务

接下来简单介绍下如何使用该数据集中目标检测的数据。

首先在Main文件中，读取对应的txt文件（注意，在Main文件夹里除了train.txt、val.txt和trainval.txt文件外，还有针对每个类别的文件，例如bus_train.txt、bus_val.txt和bus_trainval.txt）。比如使用train.txt中的数据进行训练，那么读取该txt文件，解析每一行。上面说了每一行对应一个标签文件的索引。

   ├── Main                  目标检测分类图像信息
   │     ├── train.txt       训练集(5717)
   │     ├── val.txt         验证集(5823)
   │     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)

接着通过索引在Annotations文件夹下找到对应的标注文件（.xml）。比如索引为2007_000323，那么在Annotations文件夹中能够找到2007_000323.xml文件。如下图所示，在标注文件中包含了所有需要的信息，比如filename，通过在字段能够在JPEGImages文件夹中能够找到对应的图片。size记录了对应图像的宽、高以及channel信息。每一个object代表一个目标，其中的name记录了该目标的名称，pose表示目标的姿势（朝向），truncated表示目标是否被截断（目标是否完整），difficult表示该目标的检测难易程度（0代表简单，1表示困难），bndbox记录了该目标的边界框信息。

2007_000323

接着通过在标注文件中的filename字段在JPEGImages文件夹中找到对应的图片。比如在2007_000323.xml文件中的filename字段为2007_000323.jpg，那么在JPEGImages文件夹中能够找到2007_000323.jpg文件。

5 图像分割任务

接下来简单介绍下如何使用该数据集中语义分割的数据。

首先在Segmentarion文件中，读取对应的txt文件。比如使用train.txt中的数据进行训练，那么读取该txt文件，解析每一行，每一行对应一个图像的索引。

  └── Segmentation          目标分割图像信息
        ├── train.txt       训练集(1464)
        ├── val.txt         验证集(1449)
        └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)

根据索引在JPEGImages文件夹中找到对应的图片。还是以2007_000323为例，可以找到2007_000323.jpg文件。

根据索引在SegmentationClass文件中找到相应的标注图像（.png）。还是以2007_000323为例，可以找到2007_000323.png文件。

注意，在语义分割中对应的标注图像（.png）用PIL的Image.open()函数读取时，默认是P模式，即一个单通道的图像。在背景处的像素值为0，目标边缘处用的像素值为255(训练时一般会忽略像素值为255的区域)，目标区域内根据目标的类别索引信息进行填充，例如人对应的目标索引是15，所以目标区域的像素值用15填充。
下面给出在Pascal VOC数据集中各目标类别名称与类别索引对应关系：

{
    
    
	"background": 0,
    "aeroplane": 1,
    "bicycle": 2,
    "bird": 3,
    "boat": 4,
    "bottle": 5,
    "bus": 6,
    "car": 7,
    "cat": 8,
    "chair": 9,
    "cow": 10,
    "diningtable": 11,
    "dog": 12,
    "horse": 13,
    "motorbike": 14,
    "person": 15,
    "pottedplant": 16,
    "sheep": 17,
    "sofa": 18,
    "train": 19,
    "tvmonitor": 20
}

PASCAL VOC2012数据集介绍

文章目录

1 简介

2 Pascal VOC数据集目标类别

3 数据集下载与目录结构

4 目标检测任务

5 图像分割任务

猜你喜欢