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三、计算机视觉_10经典的数据集与目标检测数据标注格式在计算机视觉领域中，有三个非常著名且常用的数据集，分别是ImageNet、MS COCO和PASCAL VOC

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万里鹏程转瞬至

实现目标检测中的数据格式自由（labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换）在进行目标检测任务中，存在labelme json、voc、coco、yolo等格式。labelme json是由anylabeling、labelme等软件生成的标注格式、voc是通用目标检测框（mmdetection、paddledetection）所支持的格式，coco是通用目标检测框（mmdetection、paddledetection）所支持的格式，yolo格式是yolo系列项目中所支持的格式。在进行实际项目中，通常不会局限于一个检测框架，故而数据格式也不会局限于一种。为此博主整理了互联网上相

划分VOC数据集，以及转换为划分后的COCO数据集格式LabelImg是一款广泛应用于图像标注的开源工具，主要用于构建目标检测模型所需的数据集。Visual Object Classes（VOC）数据集作为一种常见的目标检测数据集，通过labelimg工具在图像中标注边界框和类别标签，为训练模型提供了必要的注解信息。VOC数据集源于对PASCAL挑战赛的贡献，涵盖多个物体类别，成为目标检测领域的重要基准之一，推动着算法性能的不断提升。

毕竟是shy哥

coco.py文件详解

目标检测常用的数据集格式在目标检测领域，有三种常用的数据集：该文件结构指的是从 voc 官网下载的数据的文件结构（不同年份的数据集略有不同，但结构大致相同）。