voc数据集标注格式简单介绍

本文对比了VOC与COCO数据集的标注格式,VOC使用XML,包含图像尺寸、物体类别等信息;COCO则采用JSON格式。详细解析了VOC数据集的文件结构,包括Annotations、ImageSets等,以及每个部分的作用。

刚写完coco数据集,顺便把voc数据集的标注格式也介绍一下~
两个标注格式最大的不同当然就是:
coco标注的文件是json格式的,上一篇博客已经有完整的介绍了
voc则是xml格式的~

Pascal VOC数据集介绍

首先,voc数据集下载下来会有这么几个文件夹:

  • Annotations
  • ImageSets
  • JPEGImages
  • SegmentationClass
  • SegmentationObject
1、JPEGImages

主要提供的是PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括训练图片,测试图片
这些图像就是用来进行训练和测试验证的图像数据。

2、Annotations

主要存放xml格式的标签文件,每个xml对应JPEGImage中的一张图片

<annotation>  
    <folder>VOC2012</folder>                             
    <filename>2007_000392.jpg</filename>                             //文件名  
    <source>                                                         //图像来源(不重要)  
        <database>The VOC2007 Database</database>  
        <annotation>PASCAL VOC2007</annotation>  
        <image>flickr</image>  
    </source>  
    <size>                                            //图像尺寸(长宽以及通道数)                        
        <width>500</width>  
        <height>332</height>  
        <depth>3</depth>  
    </size>  
    <segmented>1</segmented>            //是否用于分割(在图像物体识别中01无所谓)  
    <object>                              //检测到的物体  
        <name>horse</name>                                         //物体类别  
        <pose>Right</pose>                                         //拍摄角度  
        <truncated>0</truncated>                                   //是否被截断(0表示完整)  
        <difficult>0</difficult>                                   //目标是否难以识别(0表示容易识别)  
        <bndbox>                                                   //bounding-box(包含左下角和右上角xy坐标)  
            <xmin>100</xmin>  
            <ymin>96</ymin>  
            <xmax>355</xmax>  
            <ymax>324</ymax>  
        </bndbox>  
    </object>  
    <object>              //检测到多个物体  
        <name>person</name>  
        <pose>Unspecified</pose>  
        <truncated>0</truncated>  
        <difficult>0</difficult>  
        <bndbox>  
            <xmin>198</xmin>  
            <ymin>58</ymin>  
            <xmax>286</xmax>  
            <ymax>197</ymax>  
        </bndbox>  
    </object>  
</annotation> 
3、ImageSets
  • Action // 人的动作
  • Layout // 人体的具体部位
  • Main // 图像物体识别的数据,总共20类, 需要保证train val没有交集
    • train.txt
    • val.txt
    • trainval.txt
  • Segmentation // 用于分割的数据
4、SegmentationObject & SegmentationClass

保存的是物体分割后的数据,在物体识别中没有用到

<think>好的,我现在需要帮用户解答关于VOC数据集标注格式的问题。首先,我得回忆一下VOC数据集的相关知识,确保自己理解正确。VOC数据集通常使用XML文件来存储标注信息,每个图像对应一个XML文件,里面包含物体的类别、边界框坐标等信息。用户可能想了解具体的结构,比如各个标签的含义,比如filename、size、object等。 然后,我需要检查之前提供的引用内容。引用[1]提到VOC数据集标注格式,引用[2]详细说明了YOLO的标注格式,但用户现在问的是VOC,所以主要参考引用[1]。不过引用[2]中的归一化坐标可能和VOC不同,需要区分清楚。VOC使用的是绝对坐标,而YOLO是归一化的相对坐标,这一点要说明清楚,避免混淆。 接下来,我需要组织回答的结构。首先概述VOC标注格式是基于XML的,然后分点解释每个部分的内容,比如文件结构中的根节点、filename、size、object里的name和bndbox。同时,给出一个示例XML代码,让用户更直观地理解。可能还需要比较VOC和YOLO格式的区别,因为用户提到了VOC,但引用里也有YOLO的信息,所以适当对比能帮助用户更好地区分。 另外,用户的问题可能隐含了格式转换的需求,比如为什么要了解VOC格式,可能是为了转换到YOLO或其他格式。虽然用户没有直接问,但可以在相关问题里提到,或者简要说明转换的关键点,比如坐标归一化和文件结构变化。 需要确保回答准确,比如VOC的坐标是左上角和右下角的绝对坐标,而YOLO是中心点和宽高的归一化值。这些细节必须正确,避免误导用户。同时,检查是否有遗漏的部分,比如segmented标签是否有必要解释,虽然大多数情况下可能用不到,但根据VOC的标准,还是需要提到。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。比如如何转换格式标注工具的选择、优缺点比较等。这些问题应该与用户当前的问题相关,并且引导他们进一步学习。 总结一下,回答的结构应该是先介绍VOCXML格式,详细解释每个标签,给出示例,比较与YOLO的不同,然后提供相关问题。确保使用正确的中文表达,避免术语错误,同时引用正确的来源。检查LaTeX格式是否符合要求,虽然这个问题中可能用不到数学公式,但如果有提到坐标计算,可能需要使用行内公式,比如归一化公式,但根据引用,VOC用的是绝对坐标,所以可能不需要。不过还是要注意系统级指令中的格式要求,确保回答符合规范。</think>关于VOC数据集标注格式说明如下: ### VOC数据集标注格式 VOC数据集采用XML文件存储标注信息,每个图像对应一个`.xml`文件,主要包含以下结构: ```xml <annotation> <folder>VOC2012</folder> <filename>000001.jpg</filename> <source> <database>The VOC2007 Database</database> <annotation>PASCAL VOC2007</annotation> <image>flickr</image> </source> <size> <width>353</width> <height>500</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>0</segmented> <object> <name>dog</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>48</xmin> <ymin>240</ymin> <xmax>195</xmax> <ymax>371</ymax> </bndbox> </object> </annotation> ``` #### 关键字段解析 1. **`<size>`**:图像尺寸信息 - `<width>`: 图像宽度(像素) - `<height>`: 图像高度(像素) - `<depth>`: 颜色通道数(通常为3表示RGB) 2. **`<object>`**:目标物体信息(可多个) - `<name>`: 物体类别(如person/dog/car) - `<bndbox>`: 边界框坐标 - `xmin/ymin`: 左上角坐标 - `xmax/ymax`: 右下角坐标[^1] - `<difficult>`: 标注难度标识(0表示易识别,1表示困难样本) 3. **与YOLO格式对比** YOLO使用归一化坐标:$$(x_{center}/img_w, y_{center}/img_h, width/img_w, height/img_h)$$[^2] 而VOC直接记录原始像素坐标,无需归一化计算。
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