03- 目标检测数据集和标注工具介绍 (目标检测)

要点：

• 常用数据集和标注工具

标注工具 PPOCRLabel github地址：paddleocrlabel

参考文档：目标检测简介 - 知乎

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一 目标检测数据集

1. PASCAL VOC

VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/val 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test 2007作为测试集，用10k的train/val 2007+test 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。

包含的种类：

数据集结构：

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。

2. MS COCO

COCO数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果，致力于推动场景理解的研究进展。依托这一数据集，每年举办一次比赛，现已涵盖检测、分割、关键点识别、注释等机器视觉的中心任务，是继ImageNet Challenge以来最有影响力的学术竞赛之一。

相比ImageNet，COCO更加偏好目标与其场景共同出现的图片，即non-iconic images。这样的图片能够反映视觉上的语义，更符合图像理解的任务要求。而相对的iconic images则更适合浅语义的图像分类等任务。

COCO的检测任务共含有80个类