VOC2007_车道线_增加标注类别.zip

WSDDN PyTorch 使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks 。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异 亚当优化器（而不是SGD） 未添加空间正则化器 实验 基于VGG16的模型最接近EB + Box Sc. L型案例，报告为30.4 mAP 基于AlexNet的模型最接近EB + Box Sc. 模型S的案例，报告为33.4 mAP 将VGG16用作基本模型时的结果 航空 自行车

因为模型需要VOC训练集，而数据集只有图片和已制作好的xml文件，那么只能自己进行VOC数据集的再加工，好，开工！ 文章目录构架VOC数据集文件夹利用程序生成Main下的四个txt文件更改xml中的原来文件属性 构架VOC数据集文件夹 文件夹目录如图所示： ---VOC2007 ------Annotations ---------n个xml文件 ------ImagesSet ---------Action ---------Layout ---------Segmentation ---------Main

水果数据集，三种class(apple/banana/grape)，共340张，标注格式为xml格式，标注软件为精灵标注助手。

可以实现WAV格式和VOC格式之间的互转。

积水检测数据集，包含voc和yolo数据格式

这里我使用的是pascal voc2007+2012联合训练的。 （1）下载数据 wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar wget http://host.robots

VOC数据集镜像

本代码是用来读取VOC格式的xml文件，找到图片位置并按照类别切割，将样本自动存放在以目标类别为名称的文件夹下的脚本（使用之前请建立好与目标类别相同的文件夹在对应位置）

该文件主要将训练集转换成voc格式，很多深度学习框架都是用VOC数据集格式，例如YOLO。 一般voc解压出来后都包括Annotations, ImageSets, JPEFImages, SegmentationClass , SegmentationObject;详情见链接https://blog.csdn.net/tttabcgy/article/details/80191889