imagenet、voc、cocolabel名稱

    self._classes = ('__background__',  # always index 0,之後的id按照順序遞增
                     'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat',
                     'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair',
                     'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
                     'motorbike', 'person', 'pottedplant',
                     'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor')
  • coco數據共80個label 。Coco 2014 and 2017 uses the same images, but different train/val/test splits * The test split don't have any annotations (only images). * Coco defines 91 classes but the data only uses 80 classes
{'supercategory': 'person', 'id': 1, 'name': 'person'}
{'supercategory': 'vehicle', 'id': 2, 'name': 'bicycle'}
{'supercategory': 'vehicle', 'id': 3, 'name': 'car'}
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{'supercategory': 'animal', 'id': 20, 'name': 'sheep'}
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{'supercategory': 'indoor', 'id': 90, 'name': 'toothbrush'}

參考文獻:

  1. https://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a
  2. https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn/blob/master/lib/datasets/pascal_voc.py
  3. coco2014/2017
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