PASCAL VOC 2007的数据集

最新推荐文章于 2023-12-29 16:27:26 发布
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分类专栏： Python 目标检测 tensorflow
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博主计划复现YOLO算法，特此分享所用数据集下载链接，包含百度网盘资源及提取码，便于同行交流与学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近打算复现一下YOLO，所以下载的数据集，与君共享

链接：https://pan.baidu.com/s/11PR5rF-WP7l2koCPX3LumA 
提取码：21ng 
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Pascal VOC 2007数据集（用于物体检测）
11-25
Pascal VOC 2007数据集（用于物体检测），可用于检验 YOLO、Fast-RCNN 等算法
PASCAL VOC 2007数据集，百度云下载
热门推荐
WangNning2000的博客
08-12 3万+
链接：https://pan.baidu.com/s/1FfrAzpXr4h7YN3VgthofwA 提取码：f7cl
voc2007数据集
lemon1597的博客
12-19 4921
Pascal VOC challenge是一个非常流行的数据集，用于构建和评估用于图像分类、对象检测和分割的算法。
用OpenDataLab下载PASCAL VOC 2007等公开数据集
wuli_xin的博客
12-29 1217
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。
如何快速下载Pascal VOC 2007数据集（某些数据集也可以这样尝试）
xuechenxing的博客
06-02 1万+
直接进入正题，截图加步骤，我用的是迅雷下载 1、这三个网址就是数据集的下载网址。 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.r...
create-pascal-voc-dataset:创建PASCAL VOC 2007数据集
05-12
创建PASCAL VOC 2007数据集 重构所有项目！ 现在，它更加高效，结构也更加清晰。 用法 获取数据集注释文件，解析并将其保存到两个文件trainval_annotations.txt和test_annotations.txt ，文件名无关紧要。 您的注释...
VOC2007数据集.rar
07-24
VOC2007数据集是中国计算机视觉领域广泛使用的PASCAL VOC（Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning - Visual Object Classes）数据集的一部分。这个数据集是为图像分类、物体检测和...
PASCAL VOC2012 & 增强数据集
08-30
PASCAL VOC 2012 是一个用于图像分割和目标检测任务的标准数据集，包含了多个类别的标注图像。数据集中的主要文件夹包括： JPEGImages：存储图像文件。 SegmentationClass：存储分割掩码图像文件。 ImageSets：包含...
VOC2007数据集YOLO格式
09-24
VOC2007数据集是计算机视觉领域中一个广泛使用的图像识别和对象检测的数据集，全称为PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007。这个数据集由英国剑桥大学计算机实验室创建，旨在推动多类物体检测算法的研究。...
pascal voc 2007下载地址.txt
11-12
著名的voc2007数据集，做目标检测的任务时常会用到，但官网下载有时比较慢~所以我把资源传到了我的百度网盘，要下载的朋友可以访问我的网盘地址~
VOC2007数据集下载.txt
09-23
pascal VOC2007数据集下载，5011张图片与xml文件，VOC2007数据集下载，VOC2007数据集下载
VOC数据集，包括2007，2012.百度云盘下载
01-26
VOC数据集，用于目标检测（Object detection）
VOC2007数据集 VOC2012数据集下载 百度云-附件资源
03-05
VOC2007数据集 VOC2012数据集下载 百度云-附件资源
VOCNov-2007数据集
04-01
VOCNov-2007数据集，包含了所有的文件Annotations、ImageSets、JPEGImages、SegmentationClass、SegmentationObject等有需要的请下载
VOCtrainval2007数据集 VOC2007trainval数据集.rar
04-05
VOCtrainval2007数据集 类别： 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
快速下载VOC2007数据集的脚本
lyhxty的博客
09-24 391
【代码】快速下载VOC2007数据集的脚本。
PASCAL VOC数据集分析及下载、解压
weixin_46428351的博客
02-01 3947
由于跑代码过程中用到的是VOC2007数据集，就直接说明VOC2007数据集的下载与解压 一、数据集的下载与解压 Pascal VOC2007 1.输入以下命令下载训练、验证、测试数据和工具包 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar wge
VOC 2007数据集结构
AlisaZqq
06-03 1万+
VOC 2007数据集结构目录一、数据集介绍二、数据集文件结构（一）总结构（二）Annotations（三）ImageSets1、Layout2、Main3、Segmentation（四）JPEGImages（五）SegmentationClass（六）SegmentationObject参考 目录 一、数据集介绍 Pascal VOC challenge是一个非常流行的数据集，用于构建和评估用...
Pascal VOC2007开发工具
03-19
该开发工具主要是用来读写voc2007数据集的内容，是Faster RCNN运行必须的库
pascalvoc2007数据集
最新发布
03-17
### Pascal VOC 2007 数据集下载与使用说明 Pascal VOC 2007 是计算机视觉领域中的一个重要数据集，主要用于目标检测和分类任务。它包含了丰富的图像资源以及详细的标注信息，适合用于训练和评估机器学习模型。 #### 下载方式 可以通过 OpenDataLab 平台轻松获取 Pascal VOC 2007 数据集[^1]。此平台收录了大量经典、热门的数据集，并提供了便捷的搜索功能。只需访问其网站并输入关键词“Pascal VOC 2007”，即可找到对应的数据集页面进行下载。 如果需要更高效的下载体验，也可以参考其他第三方提供的镜像链接或工具。例如，在某些开源项目中会提供额外的支持服务，如通过百度网盘加速下载类似的公共数据集[^3]。 #### 文件结构与格式介绍 Pascal VOC 2007 的主要组成部分包括： - **JPEGImages**: 存储原始图片文件。 - **Annotations**: XML 格式的标注文件，记录每张图片的目标类别及边界框位置。 - **ImageSets/Main**: 列表文件定义哪些样本属于训练集(train)、验证集(val)，或者两者组合而成的 trainval 集合。 这些目录共同构成了完整的数据体系，便于开发者按照标准流程加载和处理数据。 #### 使用指导 为了方便利用该数据集开展实验活动，可以借助 PyCharm 实现远程调试环境配置，具体操作涉及设置 AutoDL 训练框架并与本地 IDE 建立连接[^4]。此外还需要注意调整参数以适配特定硬件条件下的性能需求。 以下是简单的 Python 脚本示例展示如何读取部分基本信息： ```python import xml.etree.ElementTree as ET from pathlib import Path def parse_voc_annotation(ann_dir, img_ids): all_boxes = [] for img_id in img_ids: annotation_file = ann_dir / f"{img_id}.xml" tree = ET.parse(annotation_file.open()) root = tree.getroot() boxes = [] for obj in root.findall('object'): label = obj.find('name').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = int(bbox.find('xmin').text) ymin = int(bbox.find('ymin').text) xmax = int(bbox.find('xmax').text) ymax = int(bbox.find('ymax').text) boxes.append((label, (xmin, ymin), (xmax, ymax))) all_boxes.append(boxes) return all_boxes if __name__ == "__main__": annotations_path = Path("path/to/annotations") image_set_main = Path("path/to/ImageSets/Main/train.txt") with open(image_set_main, 'r') as f: ids = [line.strip() for line in f.readlines()] parsed_data = parse_voc_annotation(annotations_path, ids[:5]) print(parsed_data) ``` 上述代码片段展示了从 `Annotations` 中解析前五个样例的具体方法。 ---
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