Pascal Voc 数据集：深入解读（第一部分）

2023-09-19 03:14:06

Pascal Voc 数据集：深入探索（第一部分）

前言

在深度学习目标检测领域，Pascal Voc 数据集可谓大名鼎鼎，即使没有直接使用过该数据集，也一定听说过它的名字。尽管很少有人会用到整个数据集，但按照它的格式来准备自己的数据集却非常普遍。因此，本文将对 Pascal Voc 数据集的格式、内容、评价标准以及相关挑战进行详细的介绍，希望为深度学习目标检测研究人员提供有价值的参考。

数据集格式

Pascal Voc 数据集采用 XML 格式存储数据，每个 XML 文件对应一个图像。XML 文件中包含图像的元数据，如图像大小、拍摄时间、拍摄地点等，以及图像中目标的信息，如目标类别、目标位置、目标形状等。

XML 文件的结构如下：

<annotation>
  <folder>VOC2007</folder>
  <filename>000001.jpg</filename>
  <source>
    <database>The VOC2007 Database</database>
    <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
    <image>flickr</image>
    <flickrid>340625185</flickrid>
  </source>
  <owner>
    <flickrid>null</flickrid>
    <name>null</name>
  </owner>
  <size>
    <width>500</width>
    <height>375</height>
    <depth>3</depth>
  </size>
  <segmented>0</segmented>
  <object>
    <name>cat</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>163</xmin>
      <ymin>133</ymin>
      <xmax>321</xmax>
      <ymax>293</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  ...
</annotation>

其中，<folder>元素表示图像所在文件夹的名称，<filename>元素表示图像的文件名，<source>元素表示图像的来源，<owner>元素表示图像的拥有者，<size>元素表示图像的大小，<segmented>元素表示图像是否已被分割，<object>元素表示图像中的目标，<name>元素表示目标的类别，<pose>元素表示目标的姿态，<truncated>元素表示目标是否被截断，<difficult>元素表示目标是否难以检测，<bndbox>元素表示目标的边界框。