🤵 Author ：Horizon Max
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VOC 2012
它从根本上说是一个有监督的学习问题，提供了一组标记图像的训练集。
包括二十个对象类别：
Person
：person
Animal
：bird, cat, cow, dog, horse, sheep
Vehicle
：aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
Indoor
：bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
有三个主要的对象识别竞赛：分类 、检测 和 分割 ；
官方链接 ：VOC 2012
下载链接 ： training / validation data
官方文档 ： (VOC2012) 开发套件
分类 / 检测
（1）
分类
：对于 20 个类中的每一个，预测测试图像中该类示例的存在/不存在 ；
（2）
检测
：从测试图像中的 20 个目标类别中预测每个对象的边界框和标签 ；
分割
（1）
分割
：生成逐像素分割，给出在每个像素处可见的对象类别，否则为“背景” ；
VOC 2012 文件夹介绍
VOC 2012 文件夹下一共包括 5 个子文件夹
1）Annotations
文件为
XML格式
的图片标注信息
以其中一个为例：
里面包含的信息有：图像数据的 名称、地址，目标的种类、位置等 ；
2）ImageSets
ImageSets 下有 4 个子文件夹
train.txt
：训练集相关数据
val.txt
：验证集相关数据
trainval.txt
：训练集与验证集合并后的相关数据
Action
1、
Action
：与人体动作相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的动作有 jumping、phoning 等 ；
用于 人体动作分类竞赛
（Action Classification Competition）
Layout
2、
Layout
：与人体部位相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），对应的部位有 head、hand、feet 等 ；
用于 人体部位检测竞赛
（Person Layout Taster Competition）
Main
3、
Main
：与目标检测相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt），一共包括 20 个类别 ；
用于 图像分类 / 检测竞赛
（Classification/Detection Competitions）
Segmentation
4、
Segmentation
：与图像分割相关的数据，包括三个部分（train.txt、trainval.txt、val.txt）
用于 图像分割竞赛
（Segmentation Competition）
3）JPEGImages
VOC 2012 数据集提供的所有的 .jpg 格式的图片，训练集和测试集一共 17125 张 ；
命名格式：“年份_编号.jpg”，与 1）Annotations 中的标签相对应，图片的像素尺寸不相同 ；
4）SegmentationClass
语义分割标注掩模图，一共 2913 张 ；
5）SegmentationObject
实例分割标注掩模图，一共 2913 张 ；
以其中一张
2007_000129.jpg
为例，将 原始图像 、语义分割图像 、实例分割图像 放在一起进行比较 ：
原始图像(JPEGImages)
：数据标签都存放在
Annotations
文档内 ；
语义分割图像(SegmentationClass)
：同一物体类别颜色一样，不同物体类别颜色不同 ；
实例分割图像 (SegmentationObject)
：同一物体类别 和 不同物体类别颜色都不同 ；
2007_000129.jpg
对应的
Annotations
文件：
<size>
：图片尺寸 width、height、depth ；
<object>
：图片内的目标 （bicycle、person 各有三个 object ）；
<name>
：目标名称，对应着 bicycle、person ；
<pose>
：拍摄角度
<truncated>
：目标检测框是否被截断（1为是，0为否）；
<difficult>
：目标是否难以识别（1为是，0为否）；
<bndbox>
：bounding box 目标框的位置，对应着 左上角 和 右下角 的两个坐标 ；
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