什么是voc数据,和coco数据的区别是什么?
Pascal VOC 数据集格式
Pascal VOC 数据集的标注文件使用 XML 格式,每个图像对应一个 XML 文件,文件内容包含图像的元数据信息和目标的标注信息。XML 文件结构如下:
<annotation>
<folder>VOC2007</folder>
<filename>000001.jpg</filename>
<size>
<width>353</width>
<height>500</height>
<depth>3</depth>
</size>
<object>
<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>
</annotation>
主要字段解释:
<folder>
: 存放图像的文件夹名称。<filename>
: 图像文件名。<size>
: 图像尺寸(宽度、高度、深度)。<object>
: 每个目标对象的标注信息。<name>
: 目标类别名称。<pose>
: 目标的姿态(可选)。<truncated>
: 目标是否被截断。<difficult>
: 目标是否为困难样本。<bndbox>
: 目标的边界框坐标(xmin, ymin, xmax, ymax)。
COCO 数据集格式
COCO 数据集的标注文件使用 JSON 格式,包含所有图像和标注信息。一个典型的 JSON 文件结构如下:
{
"images": [
{
"id": 1,
"width": 640,
"height": 480,
"file_name": "000000001.jpg"
},
...
],
"annotations": [
{
"id": 1,
"image_id": 1,
"category_id": 18,
"bbox": [100, 200, 300, 400],
"area": 120000,
"iscrowd": 0
},
...
],
"categories": [
{
"id": 1,
"name": "person",
"supercategory": "person"
},
{
"id": 18,
"name": "dog",
"supercategory": "animal"
},
...
]
}
images
: 图像的元数据信息。id
: 图像ID。width
: 图像宽度。height
: 图像高度。file_name
: 图像文件名。
annotations
: 标注信息。id
: 标注ID。image_id
: 对应的图像ID。category_id
: 类别ID(对应categories
中的ID)。bbox
: 边界框坐标和尺寸(x, y, width, height)。area
: 边界框面积。iscrowd
: 是否为密集目标。
categories
: 类别信息。id
: 类别ID。name
: 类别名称。supercategory
: 类别的上级类别。
总结
- Pascal VOC 使用 XML 格式,单个图像一个标注文件,适合小型数据集和简单任务。
- COCO 使用 JSON 格式,所有图像和标注在一个文件中,适合大型数据集和复杂任务。
原文地址:https://blog.csdn.net/Oxford1151/article/details/140246389
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