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VOC格式数据集扩展（含XML文件）

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简介：
本数据集为VOC格式的图像分类与目标检测任务提供扩充资源，包含详细的XML标注文件，便于研究人员进行模型训练和验证。 可以扩展任意倍数的图片以及XML文件。

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  • VOC格式数据集扩展（含XML文件）
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    本数据集为VOC格式的图像分类与目标检测任务提供扩充资源，包含详细的XML标注文件，便于研究人员进行模型训练和验证。 可以扩展任意倍数的图片以及XML文件。
     
  • VOC格式数据扩展与增强
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    本文探讨了VOC格式数据在机器学习应用中的局限性，并提出了一系列创新的数据扩展和增强策略，以提升模型性能及泛化能力。 我编写了一个数据增强的Python程序，包含几个主要的操作选项，并且不会导致检测目标消失的问题。相比其他的数据增强方法，这个程序更为实用。
     
  • VOC格式数据集转Yolo格式（XML到TXT）
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将VOC格式的数据集中标注文件从XML转换为YOLO训练所需的TXT格式，助力机器学习任务。 在计算机视觉领域，数据集是训练模型的基础。VOC（PASCAL VOC）与YOLO（You Only Look Once）是两种常用的数据集格式。本段落将详细介绍如何把VOC格式转换为YOLO格式，并介绍相关知识。 VOC是一种标准的数据集格式，主要用于物体检测任务。它包括图像和对应的XML标注文件，其中每个XML文件描述了图像中的一个或多个物体及其位置信息。典型的VOC数据结构如下： 1. `JPEGImages`：存储原始的JPEG图像。 2. `Annotations`：包含对应于每张图片的XML注释文件，这些文件提供了有关对象的位置和类别的详细信息。 3. `ImageSets`：包括文本段落件，指定了需要处理的具体图形单元。 YOLO是一种实时目标检测系统。其数据集格式简洁明了，利于模型训练。YOLO的数据结构通常包含： 1. 图像（例如JPEG）。 2. 标注（以.txt为扩展名的文件），其中每一行代表一个对象，并包括图像名称、中心坐标（x, y）、相对于图片宽高的比例尺寸（w, h）和类别编号。 要将VOC转换成YOLO格式，主要步骤如下： 1. **解析XML**：读取并处理每个XML文件以提取物体边界框的坐标(top, left, bottom, right)及分类名称。 2. **计算中心点与比例尺寸**：基于上述坐标信息，推算出对象中心位置（x,y）以及宽度和高度相对于图像的比例(w,h)。 3. **生成TXT文档**：为每个图片创建一个相应的TXT文件，并将所有物体的数据写入其中。每行代表单个实体的信息。 4. **建立类别映射**：确保VOC与YOLO中的分类编号一致，可能需要制定一份类别转换表来实现这一目标。 5. **重新组织数据集**：依据YOLO的目录结构整理新的数据集合。 `voc2txt`脚本用于执行上述变换过程。它扫描整个Annotation文件夹内的XML文档，并根据提取的信息生成对应的TXT注释文件，从而形成符合YOLO格式的数据集。 在转换过程中需要注意以下几点： - **坐标调整**：VOC使用的原点位于图像的左上角，而YOLO则以中心为基准。 - **类别一致性**：确保两个数据集中对象分类的一致性。 - **忽略无标注图片**：某些VOC文件可能没有包含任何物体信息，在转换时应予以排除或标记。 这种类型的工具通常会提供配置选项如映射表和输出路径，以便用户根据特定需求进行调整。通过对这两种格式差异及转换流程的理解，可以更有效地管理和使用计算机视觉项目中的数据集。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • 将VOC格式数据集转为COCO格式，xml转json格式
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    本项目提供了一种高效的方法，用于转换计算机视觉任务中常用的VOC格式数据集至COCO格式，实现从XML到JSON的数据解析与重组。 将VOC格式的数据集转换为COCO格式是必要的步骤之一，在这种情况下，xml格式需要被转换成json格式以适应EfficientDet等网络的需求。
     
  • 创建VOC数据集的XML文件
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    本教程详细介绍如何为图像识别任务创建和标注XML格式的VOC数据集文件。通过实例讲解，帮助用户掌握数据准备的关键步骤。 制作VOC数据集的xml文件（一张图片可包含多个目标包围框）。
     
  • VOC格式XML转换为COCO数据JSON格式
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    本工具用于将音频元数据的VOC格式XML文件转换成适用于计算机视觉对象检测任务的COCO数据集标准JSON格式，便于进一步的数据处理和模型训练。 将XML格式的文档转换为COCO数据集的JSON格式文件，以便于模型训练使用。
     
  • 关于VOC XML格式的船舶识别数据集
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    本数据集提供基于VOC XML格式的船舶识别标注，包含多种海上船只图像及其详细注释信息，旨在促进船舶检测与分类研究。 我们有一个使用VOC XML格式的船舶识别数据集，包含5000张图片，标签共有10类：BULK CARRIER、CONTAINER SHIP、GENERAL CARGO、OIL PRODUCTS TANKER、PASSENGERS SHIP、TANKER、TRAWLER、TUG、VEHICLES CARRIER和YACHT。
     
  • XML数据集格式转TXT
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    本工具提供将复杂的XML格式数据集转换为简洁易读的TXT文本文件的功能，适用于需要数据分析和处理的用户。 将数据集从XML格式转换为TXT格式。