语义分割的数据集各式

本文主要是介绍语义分割的数据集各式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

比较经典的2种

1. PASCAL VOC格式

VOCdevkit/
└── VOC2012/├── Annotations/│   ├── 2007_000032.xml│   ├── 2007_000033.xml│   ├── ...├── ImageSets/│   └── Segmentation/│       ├── train.txt│       ├── val.txt│       ├── trainval.txt│       ├── test.txt├── JPEGImages/│   ├── 2007_000032.jpg│   ├── 2007_000033.jpg│   ├── ...├── SegmentationClass/│   ├── 2007_000032.png│   ├── 2007_000033.png│   ├── ...├── SegmentationObject/│   ├── 2007_000032.png│   ├── 2007_000033.png│   ├── ...

目录说明

1. VOCdevkit/: VOC数据集的根目录。

2. VOC2012/: 数据集的版本，通常是VOC2007、VOC2012等。

3. Annotations/: 包含每个图像对应的 XML格式 的标注文件。每个文件包含图像中 对象的边界框和类别信息。

4. ImageSets/:

   • Segmentation/: 包含训练、验证和测试集的文件名列表。train.txt 包含训练集的文件名，val.txt 包含验证集的文件名，trainval.txt 包含训练集和验证集的文件名，test.txt 包含测试集的文件名。

5. JPEGImages/: 包含所有的原始图像，通常为JPEG格式。

6. SegmentationClass/: 包含每个图像对应的语义分割掩码图，通常为PNG格式。掩码图中的每个像素值表示该像素所属的类别。

7. SegmentationObject/: 包含每个对象实例的分割掩码图，但在语义分割任务中不常使用。

2. MS COCO 格式

COCO/
├── annotations/
│   ├── instances_train2017.json
│   ├── instances_val2017.json
│   ├── instances_test2017.json
├── train2017/
│   ├── 000000000001.jpg
│   ├── 000000000002.jpg
│   ├── ...
├── val2017/
│   ├── 000000000001.jpg
│   ├── 000000000002.jpg
│   ├── ...
├── test2017/
│   ├── 000000000001.jpg
│   ├── 000000000002.jpg
│   ├── ...

1. COCO/: COCO数据集的根目录。

2. annotations/: 包含所有的标注文件，通常为JSON格式。每个JSON文件包含对应数据集的标注信息，如实例分割、边界框、类别等。

   • instances_train2017.json: 训练集的标注文件。
   • instances_val2017.json: 验证集的标注文件。
   • instances_test2017.json: 测试集的标注文件。

3. train2017/: 包含所有训练集的图像文件。

4. val2017/: 包含所有验证集的图像文件。

5. test2017/: 包含所有测试集的图像文件。

在COCO格式的语义分割数据集中，原始图像和掩码并不需要分开存放，所有的图像文件（无论是用于训练、验证还是测试）都直接存放在相应的目录中，如 train2017/, val2017/ 和 test2017/。

掩码信息包含在 annotations/ 目录下的JSON文件中，而不是独立的图像文件。

这篇关于语义分割的数据集各式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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