目标检测数据集与制作

VOC数据集

PASCAL VOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）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。PASCALVOc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)，动作识别(ActionClassification)等。

整个PASCAL VOC数据集有20个类别的信息。类别信息如下所示：

在学习VOC数据集之前我们需要了解voc数据集的结构信息

我们使用我之前Faster Rcnn项目中使用的VOC数据集对各个部分进行说明

Annotations：里面存放着所有图像的标注信息（使用的是xml文件来进行表示）

复制代码

 <truncated>1</truncated>表示是否被截断。
 <difficult>0</difficult> 检测的难易程度
 <object>     代表有两个目标
  	<name>dog</name>
  	<pose>Left</pose>
  	<truncated>1</truncated>
  	<difficult>0</difficult>
  	<bndbox>
  		<xmin>48</xmin>
  		<ymin>240</ymin>
  		<xmax>195</xmax>
  		<ymax>371</ymax>
  	</bndbox>
  </object>
  <object>
  	<name>person</name>
  	<pose>Left</pose>
  	<truncated>1</truncated>
  	<difficult>0</difficult>
  	<bndbox>
  		<xmin>8</xmin>
  		<ymin>12</ymin>
  		<xmax>352</xmax>
  		<ymax>498</ymax>
  	</bndbox>
  </object>