用于训练自己的目标检测系统的VOC格式数据集，可用于YOLOV5开发

包含上千张猪群图片和通过labelimg框选得到的xml文件。图片主要通过百度图片爬取高质量猪群图片，手动清洗删除不合适图片（重叠太大、个体太小、亮度太低、太过模糊等），通过labelimg进行标注，个体露出三分之一以上的进行标注。

VOC数据集：数据集太大只好上传的链接

含voc2012和2017的20类训练和测试的数据集，附带单独的people类行人检测可用的voc数据集，总计压缩文件2.12g

ERFNET-PyTorch 一个PyTorch实施 ，对于语义分割帕斯卡VOC。 目录： 项目结构： ├── agents | └── erfnet.py # the main training agent ├── graphs | └── models | | └── erfnet.py # model definition for semantic segmentation | | └── erfnet_imagenet.py # model definition for imagenet | └── losses | | └── loss.py # contains the cross entropy ├── datasets # contains all dataloaders for the project | └── voc2012.py #

目前目标检测常用的是 VOC2007 和 VOC2012 数据集，官网下载太慢，有需要下载，没有需要走个过场，详细数据集可以联系我

用python实现的可以将Caltech Pedestrian数据集转换为VOC格式的数据集的工具，已修改部分代码，修复原始代码中转换seq文件时会输出空文件夹的bug。

包含上千张猪群图片和通过labelimg框选得到的xml文件

VOCtest_06-Nov-2007.tar VOCtrainval_06-Nov-2007.tar VOCtrainval_11-May-2012.tar

转载于https://blog.csdn.net/sxfd91307/article/details/94980559?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162737166216780366525358%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162737166216780366525358&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-1-94980559.pc_search_result_before_js&utm_term=%E5%B0%86voc%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%88%90yolo&spm=1018.2226.3001.4187，方便自己以后查找使用