VOC（Visual Object Classes）数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于目标检测、图像分割和图像分类等任务。VOC数据集最初由英国牛津大学的计算机视觉小组创建，并在PASCAL VOC挑战赛中使用。
VOC数据集包含各种不同类别的标记图像，每个图像都有与之相关联的边界框（bounding box）和对象类别的标签。数据集中包括了20个常见的目标类别，例如人、汽车、猫、狗等。此外，VOC数据集还提供了用于图像分割任务的像素级标注。
VOC数据集涵盖了多个年度的发布，每个年度的数据集包含训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练和参数优化，验证集用于模型的调参和性能评估，而测试集则用于最终模型的性能评估和比较。
VOC数据集下载的目录如下
- Annotations是用于目标检测的xml标注文件
- ImageSets是提前分好的train val test的txt文件，如果不提交比赛，可以自己写一个
- JPEGImages是原本的jpg图像
- 剩余两个均用于图像分割中
读取VOC数据集的一般流程（目标检测）
Annotations中的xml标注文件样式如下：
<annotation><folder>VOC2007</folder><filename>000001.jpg</filename><source><database>The VOC2007 Database</database><annotation>PASCAL VOC2007</annotation><image>flickr</image><flickrid>341012865</flickrid></source><owner><flickrid>Fried Camels</flickrid><name>Jinky the Fruit Bat</name></owner><size><width>353</width><height>500</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented><object><name>dog</name><pose>Left</pose><truncated>1</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>48</xmin><ymin>240</ymin><xmax>195</xmax><ymax>371</ymax></bndbox></object><object><name>person</name><pose>Left</pose><truncated>1</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>8</xmin><ymin>12</ymin><xmax>352</xmax><ymax>498</ymax></bndbox></object>
</annotation>xml中object标签下是关于检测框的坐标信息，（xmin，ymin）表示左上角，（xmax，ymax）表示右下角
其对应的图像如下：
通常采取的方式是
- 将xml文件转换为txt文本文件，每一行代表了一张图片的坐标信息和类别信息
- 读取txt文本文件放入dataset中
以下是xml转换为文本的python code
import xml.etree.ElementTree as ET
import osdef parse_rec(filename):print(filename)tree = ET.parse(filename)objects = []for obj in tree.findall('object'):obj_struct = {}difficult = int(obj.find('difficult').text)if difficult == 1:continueobj_struct['name'] = obj.find('name').textbbox = obj.find('bndbox')obj_struct['bbox'] = [int(float(bbox.find('xmin').text)),int(float(bbox.find('ymin').text)),int(float(bbox.find('xmax').text)),int(float(bbox.find('ymax').text))]objects.append(obj_struct)"""obj_struct:{'name': 'dog', 'bbox': [48, 240, 195, 371]}""""""objects: [{'name': 'dog', 'bbox': [48, 240, 195, 371]}, {'name': 'person', 'bbox': [8, 12, 352, 498]}]"""return objectsVOC_CLASSES = ( # always index 0'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat','bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair','cow', 'diningtable', 'dog', 'horse','motorbike', 'person', 'pottedplant','sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')train_val_dataset = open('VOC_train_val.txt', 'r')
test_dataset = open('VOC_test.txt', 'r')train_val_file = open('myDataset_train_val', 'w')
test_file = open('myDataset_test', 'w')# 读取训练验证图像的名称
train_val_lines = train_val_dataset.readlines()
train_val_lines = [x[:-1].split(' ')[0] for x in train_val_lines]
# 读取测试图像的名称
test_lines = test_dataset.readlines()
test_lines = [x[:-1] for x in test_lines]Annotations = r'D:/Detection/VOC2007/VOCdevkit/VOC2007/Annotations/'
xml_files = os.listdir(Annotations)count = 0
for xml_file in xml_files:count += 1image_path = xml_file.split('.')[0] + '.jpg'results = parse_rec(Annotations + xml_file)# 理论不存在if len(results) == 0:continuewrite_line = image_pathfor result in results:class_name = result['name']name = VOC_CLASSES.index(class_name)bbox = result['bbox']write_line += ' '+str(bbox[0])+' '+str(bbox[1])+' '+str(bbox[2])+' '+str(bbox[3])+' '+str(name)write_line += '\n'if xml_file.split('.')[0] in train_val_lines:train_val_file.write(write_line)elif xml_file.split('.')[0] in test_lines:test_file.write(write_line)train_val_file.close()
test_file.close()转后的txt文件如下：
000001.jpg 48 240 195 371 11 8 12 352 498 14
000002.jpg 139 200 207 301 18
000003.jpg 123 155 215 195 17 239 156 307 205 8
000004.jpg 13 311 84 362 6 362 330 500 389 6 235 328 334 375 6 175 327 252 364 6 139 320 189 359 6 108 325 150 353 6 84 323 121 350 6
000006.jpg 187 135 282 242 15 154 209 369 375 10 255 207 366 375 8 138 211 249 375 8
000008.jpg 192 16 364 249 8
000010.jpg 87 97 258 427 12 133 72 245 284 14
000011.jpg 126 51 330 308 7
000013.jpg 299 160 446 252 9
...
第一个表示图片的名称，接下来没5个数字看成一组，前四个分别为xmin，ymin，xmax，ymax，第五个为类别编号。
