0、数据集介绍

2、Pascal VOC数据集目标类别

在Pascal VOC数据集中主要包含20个目标类别，下图展示了所有类别的名称以及所属超类：

3、 数据集下载与目录结构

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html#devkit

下载后将文件进行解压，解压后的文件目录结构如下所示：

VOCdevkit
    └── VOC2012
         ├── Annotations               所有的图像标注信息(XML文件)
         ├── ImageSets    
         │   ├── Action                人的行为动作图像信息
         │   ├── Layout                人的各个部位图像信息
         │   │
         │   ├── Main                  目标检测分类图像信息
         │   │     ├── train.txt       训练集(5717)
         │   │     ├── val.txt         验证集(5823)
         │   │     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)
         │   │
         │   └── Segmentation          目标分割图像信息
         │         ├── train.txt       训练集(1464)
         │         ├── val.txt         验证集(1449)
         │         └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)
         │ 
         ├── JPEGImages                所有图像文件
         ├── SegmentationClass         语义分割png图（基于类别）
         └── SegmentationObject        实例分割png图（基于目标）

4、目标检测任务

   ├── Main                  目标检测分类图像信息
   │     ├── train.txt       训练集(5717)
   │     ├── val.txt         验证集(5823)
   │     └── trainval.txt    训练集+验证集(11540)

5、语义分割任务

接下来简单介绍下如何使用该数据集中语义分割的数据。

  └── Segmentation          目标分割图像信息
        ├── train.txt       训练集(1464)
        ├── val.txt         验证集(1449)
        └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)

6、实例分割任务

  └── Segmentation          目标分割图像信息
        ├── train.txt       训练集(1464)
        ├── val.txt         验证集(1449)
        └── trainval.txt    训练集+验证集(2913)

7、类别索引与名称对应关系

下面给出在Pascal VOC数据集中各目标类别名称与类别索引对应关系：

{
	"background": 0,
    "aeroplane": 1,
    "bicycle": 2,
    "bird": 3,
    "boat": 4,
    "bottle": 5,
    "bus": 6,
    "car": 7,
    "cat": 8,
    "chair": 9,
    "cow": 10,
    "diningtable": 11,
    "dog": 12,
    "horse": 13,
    "motorbike": 14,
    "person": 15,
    "pottedplant": 16,
    "sheep": 17,
    "sofa": 18,
    "train": 19,
    "tvmonitor": 20