数据集制作（pascal voc 格式）

数据集制作（pascal voc 格式）

PASCAL VOC数据集分析

1）JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息，包括了训练图片和测试图片。图片的像素尺寸大小不一，但是横向图的尺寸大约在500*375左右，纵向图的尺寸大约在375*500左右，基本不会偏差超过100。（在之后的训练中，第一步就是将这些图片都resize到300*300或是500*500，所有原始图片不能离这个标准过远。）

2）Annotations文件夹中存放的是xml格式的标签文件，每一个xml文件都对应于JPEGImages文件夹中的一张图片。

3）ImageSets存放的是每一种类型的challenge对应的图像数据。主要关心Main文件夹。

Main文件夹下包含了20个分类的***_、***_和***_。

前面的表示图像的name，后面的1代表正样本，-1代表负样本。

_train中存放的是训练使用的数据，每一个class的train数据都有5717个。
_val中存放的是验证结果使用的数据，每一个class的val数据都有5823个。
_trainval将上面两个进行了合并，每一个class有11540个。
需要保证的是train和val两者没有交集，也就是训练数据和验证数据不能有重复，在选取训练数据的时候 ，也应该是随机产生的。

环境

ubuntu16.04

labelImg：

步骤

1. 图片分类：先将图片按照不同的分类标准划分到不同的文件夹下。