开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为扩充的Pascal Voc数据集向原始图像添加类标签

是指在Pascal Voc数据集的基础上，为原始图像添加相应的类别标签信息。Pascal Voc数据集是一个常用的计算机视觉数据集，包含了20个不同类别的物体，如人、车、飞机等。为了提高数据集的多样性和数量，可以通过向原始图像添加类标签来扩充数据集。

添加类标签的方法可以通过在图像上绘制边界框或者像素级的分割标签来实现。边界框标签是指在图像中框选出物体的位置，并用矩形框表示，同时标注物体的类别。像素级的分割标签是指对图像中的每个像素进行标注，将属于同一类别的像素标记为相同的标签值。

添加类标签的优势是可以增加数据集的多样性和数量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过扩充数据集，可以更好地训练深度学习模型，提高物体检测、分割和识别等任务的准确性和效果。

应用场景包括但不限于物体检测、图像分割、目标识别等计算机视觉任务。在实际应用中，可以利用扩充的Pascal Voc数据集进行模型训练和评估，从而提升计算机视觉相关应用的性能和效果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像识别API：https://cloud.tencent.com/product/ai/imagerecognition
腾讯云视觉智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/vision
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云数据万象（CI）：https://cloud.tencent.com/product/ci

相关搜索:'ValueError:在OpenImage数据集上运行评估时已添加id为{}的图像 Python，类数据集，如何在pytorch中将图像与其各自的标签连接起来大型.tif图像数据集-如何使用Tensorflow将其转换为可用于CNN的数据集，并在单独的CSV中添加标签？Python 3 linux资源的分类 linux上的编译器 linux 总是断网 linux 滚动显示 linux内核的内容 linux runc linux 统计软件

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

选自hasty.ai 作者：Vladimir Lyashenko 机器之心编译编辑：陈萍干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资

03

有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权干净的数据对于你的 AI 模型的表现有多重要？有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。即使在 2022 年，由于数据是公司最重要的资产之一，开发人员也经常

03

花一周清理PASCAL数据集的17120图像，将mAP提高13%

有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。

03

CVPR 2021 | 北大&MSRA提出CPS：基于交叉伪监督的半监督语义分割

在这篇文章，我们将解读一下我们发表在CVPR 2021的工作CPS: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision. 我们提出的半监督语义分割算法，在Cityscapes数据集中，使用额外3000张无标注的图像，可以在val set达到82.4% mIoU （单尺度测试）。

04

PASCAL VOC2012 数据集详解

Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。

06

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。

03

做语义分割不用任何像素标签，UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块，入选CVPR2022

机器之心报道机器之心编辑部生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是：首先将像素组织成候选组，然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地完成视觉分组。随着深度学习时代的到来，显式分组和识别的思想，在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明，而是更紧密地耦合在一起

03

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。

01

一文全览 | 自动驾驶Cornor-Case检测数据集

当考虑到在交通中安全行驶的自动驾驶车辆时，有必要正确地感知环境，以提供安全的驾驶。为了确保这一点，DNN必须接受广泛的训练和数据测试。在这种情况下，已经创建了许多数据集，用于道路交通，其中大多数包括白天和阳光明媚的天气和无害的日常场景。

03

语义分割技术综述_语义分割模型

综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

04

语义分割综述

语义分割 (Semantic segmentation) 是指将图像中的每个像素链接到类标签的过程。这些标签可能包括人、车、花、家具等。

00

【图像分类】基于Pascal VOC2012增强数据的多标签图像分类实战

接着上一次的多标签分类综述，本文主要以Pascal VOC2012增强数据集进行多标签图像分类训练，详细介绍增强数据集制作、训练以及指标计算过程，并通过代码进行详细阐述，希望能为大家提供一定的帮助！

02

【图像分类】基于Pascal VOC2012增强数据的多标签图像分类实战

基于image-level的弱监督图像语义分割大多数以传统分类网络作为基础，从分类网络中提取物体的位置信息，作为初始标注。

02

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说，计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题，其目标就是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。更进一步来说，计算机视觉就是研究如何让计算机利用摄像头等机器设备实现和人类一样“看”的能力，对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策。计算机视觉是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

03

速度提升一倍，无需实例掩码预测即可实现全景分割

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03892.pdf

02

Deep Residual Learning for Image Recognition

更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些剩余网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%，该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示，我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础，并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。

01

【数据】深度学习从“数据集”开始

数据集链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，发布于1998年。

02

不止于刷榜，三大CV赛事夺冠算法技术的“研”与“用”

在 5 个月时间里（5月-9月），创新工场旗下人工智能企业创新奇智连续在世界顶级人脸检测竞赛 WIDER FACE、物体检测竞赛 PASCAL VOC、图像分割竞赛 Cityscapes 中取得三冠的佳绩，体现了创新奇智人工智能算法能力，尤其是在计算机视觉领域中算法的创新和设计能力。

04

SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测+fine-tuning（二）

本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置，然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法，并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外，还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细，不仅提供了完整的代码和注释，还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习，可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法，并能够根据需要进行代码调整和优化。

图片语义分割深度学习算法要点回顾

深度学习算法解决了数个难度级别逐渐上升的计算机视觉任务。在我先前的博文中，我已详细阐述了广为人知的两个任务：图像分类和目标检测。图像语义分割的难点在于将各个像素点分类到某一实例，再将各个实例（分类结果）与实体（大象，人，道路，天空等）一一对应。这任务即场景理解的一部分：深度学习模型怎样能更好地学习视觉内容的全局语境？

03

速度提升一倍，无需实例掩码预测即可实现全景分割

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03892.pdf

05

2019年的语义分割指南

原标题 | A 2019 Guide to Semantic Segmentation

01

一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与计算机视觉中的其他领域很相似，自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割，语义分割才有了重大突破。

02

Autonomous Driving when Winter is Coming

不受图像失真或天气条件影响的目标检测能力，对于自主驾驶等深度学习的实际应用至关重要。我们在这里提供了一个易于使用的基准来评估当图像质量下降时目标检测模型的性能。由此产生的三个基准数据集(称为Pascal-C、co- c和cityscaps - c)包含各种各样的图像损坏。我们证明了一系列标准的目标检测模型在损坏的图像上存在严重的性能损失(下降到原始性能的30-60%)。然而，一个简单的数据增强技巧——对训练图像进行风格化——可以显著提高破坏类型、严重性和数据集的健壮性。我们展望我们的全面基准，以跟踪未来的进展，建立健全的目标检测模型。

03

PSPNet ——语义分割及场景分析

通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。

02

PSPNet | 语义分割及场景分析

本次，由香港中文大学(CUHK)和商汤科技(SenseTime)提出的金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet)已经过审阅。

01

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012的最佳检测结果，平均平均精度(mAP)提高了30%以上，达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键的方法：(1)为了定位和分割目标，可以一次将高容量应用卷积神经网络(cnn)自下而上的区域建议(2)标记的训练数据稀缺时，监督为辅助训练的任务，其次是特定于域的微调,收益率显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNNs相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:具有CNN特性的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行了比较，OverFeat是最近提出的一种基于类似CNN架构的滑动窗口检测器。在200类ILSVRC2013检测数据集上，我们发现R-CNN比OverFeat有较大的优势。

02

DL | 语义分割综述

语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。

02

YOLO9000好棒好快好强壮阅读笔记

论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger）阅读笔记，由于论文较新，所以文中的很多词汇并没有对应的中文官方叫法，因此会保留一部分英文。这篇文章可以说写出来的难度比第一篇Densely Connected Convolutional Networks论文阅读的难度大很多，时间也耗费得多得多。因为里面涉及到很多预备知识，我都尽自己最大努力地通俗易懂地解释，希望能让对目标检测领域没那么熟悉的同学更容易地理解，因此文章写得很长，大家可以分成几部分阅读。可以说这只是一个简单的开始，因为我大

语义分割的基本构造_语义分割综述

语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉问题（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其涉及将一些原始数据（例如：平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别ID。早起的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变元素，但它们从完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起解决这个问题，从而扩展了其应用领域。值得注意的是，与其他的基于图像的任务相比，语义分割是完全不同且先进的。

04

2019 年的目标检测指南

目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。

03

入门 | 一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些

人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。

02

绝对不容错过：最完整的检测模型评估指标mAP计算指南(附代码)在这里！

作者: 叶虎编辑: 赵一帆前言本文翻译自Measuring Object Detection models - mAP - What is Mean Average Pr

09

语义分割最新指南2019版「建议收藏」

相较于深度学习语义分割指南2017版（A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning ），作者总结了当年各个具有代表性的语义分割算法与相关贡献。今年Namespace Africa 数据科学家Derrick Mwiti 对该领域的再一次梳理（原文链接），希望对大家有帮助。

03

关于目标检测鼻祖R-CNN论文

R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues，然后进行SVM分类与bbox的回归

03

深度学习图语义分割的综述

图像分割是计算机视觉和机器学习领域发展最快的领域之一，包括分类、分类与定位、目标检测、语义分割、实例分割和Panoptic分割。

01

Faster RCNN：RPN，anchor，sliding windows

paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth

【教程】使用TensorFlow对象检测接口标注数据集

当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。不过，这并不意味着机

07

9102年了，语义分割的入坑指南和最新进展都是什么样的

我们可以认为语义分割是像素级别的图像分类。例如，在一幅有很多辆车的图像中，分割模型将会把所有的物体（车）标记为车辆。但是，另一种被称为实例分割的模型能够将出现在图像中的独立物体标记为独立的实例。这种分割在被用在统计物体数量的应用中是很有用的（例如，统计商城中的客流量）。

03

入门 | 一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些

选自The Gradient 作者：Andy Chen、Chaitanya Asawa 机器之心编译参与：李诗萌、思源语义分割是计算机视觉中的基础任务，我们通常会使用基于 CNN 加 CRF 的方法或直接使用对抗性的训练实现端到端的分割。本文简要介绍了这两种方法及它们的特点。人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。当然，目标检测方法可以帮助我们绘制某些确定实体的边框，但人

07

YOLO再战大雾天气 | IA-YOLO数据增强+感知损失，做到大雾天气无痛即可完成YOLO检测器的场景升级

基于图像增强的技术试图生成无雾图像。然而，从有雾图像中恢复无雾图像比在雾天图像中检测物体要困难得多。另一方面，基于领域适应的方法并不使用目标领域中的标记数据集。这两类方法都在尝试解决一个更难的问题版本。 FogGuard特别设计用来补偿场景中存在的雾天条件，确保即使在雾天也能保持稳健的性能。作者采用YOLOv3作为基准目标检测算法，并引入了一种新颖的“教师-学生”感知损失，以提高雾天图像中的目标检测准确度。在如PASCAL VOC和RTTS等常见数据集上的广泛评估中，作者展示了作者网络性能的提升。作者证明，FogGuard在RTTS数据集上达到了69.43%的mAP，而YOLOv3为57.78%。此外，作者表明，尽管作者的训练方法增加了时间复杂度，但在推理过程中与常规的YOLO网络相比，它并没有引入任何额外的开销。

01

Pytorch深度学习实战教程（一）：开启炼丹模式，语义分割基础与环境搭建

语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。

02

使用Faster-Rcnn进行目标检测(实践篇)

本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。

06

CMU最新视觉特征自监督学习模型——TextTopicNet

作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar

02

pascal voc数据集下载_目标检测分类

VOC2007 train_val_test & VOC2012 train_val 百度云下载链接，提取码: jz27

03

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。

02

深度学习500问——Chapter08：目标检测（10）

VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。

00

深度学习开源图片数据库汇总

数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：

03

做目标检测，这一篇就够了！2019最全目标检测指南

计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科，它赋予机器“看”的智能，需要实现人的大脑中（主要是视觉皮层区）的视觉能力。

03

ECCV18 | 如何正确使用样本扩充改进目标检测性能（附Github地址）

众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭