语义分割的数据集各式

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

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