Trash-ICRA19 海洋垃圾检测数据集介绍、下载及YOLO/VOC/COCO训练格式转换-北京尧图网络

Trash-ICRA19 完整数据集下载目录同时包含三种主流标注格式COCO JSON、VOC XML、YOLO TXTTrash-ICRA19 数据集数据集介绍、下载| 目标检测 |水平框原始图像✅VOC标签✅|COCO 标签✅|YOLO 标签✅文章目录一、基础概况二、数据规模与划分2.1 官方标准划分2.2 标注格式三、标注类别四、标签转换五、训练样例一、基础概况Trash-ICRA19 全称A Bounding Box Labeled Dataset of Underwater Trash发布会议ICRA 2019国际机器人与自动化大会出品机构美国明尼苏达大学IRV实验室原始数据源日本海洋研究开发机构JAMSTEC深海垃圾视频库J-EDI由水下ROV实拍日本海深海场景截取帧制作核心定位首个大规模公开深海水下垃圾目标检测数据集面向水下机器人搭载轻量化垃圾检测算法研发解决深海低画质、色偏、弱光、遮挡环境下塑料垃圾识别难题二、数据规模与划分统一分辨率480 × 360 像素2.1 官方标准划分训练集(train)5720张测试集(test)1144张验证集(val)820张总标注目标框约11061个边界框1张无标注空白图2.2 标注格式标准PASCAL VOC XML格式三、标注类别数据集仅做粗粒度三分类区分人造垃圾、海洋生物、水下设备plastic塑料垃圾核心检测目标塑料袋、塑料瓶、各类海洋塑料废弃物样本数量最多存在破损、附着海藻、半遮挡、褪色老化等真实深海状态bio海洋生物所有自然生命体鱼类、鳗鱼、海底植物、海洋有机质碎屑作为负样本区分天然物与人造垃圾rov水下机器人/人造设备ROV本体、水下传感器、海底固定人工设施规避把探测设备误检为垃圾四、标签转换转换后的完整数据集目录包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签 trash_ICRA19 ├─ COCO │ └─ instances_*.json ├─ images │ ├─ test │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ ├─ train │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ └─ val │ ├─ ️ *.jpg │ └─ ... ├─ videos_for_testing │ └─ ️ *.mp4 ├─ VOC │ ├─ test │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... │ ├─ train │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... │ └─ val │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ test │ ├─ *.txt │ └─ ... ├─ train │ ├─ *.txt │ └─ ... └─ val ├─ *.txt └─ ...文件夹释义COCOCOCO 格式 json 标注包含 instances_train.json、instances_val.json、instances_test.jsonimages水下垃圾数据集图像划分 train/test/val 三个子集jpg 图片videos_for_testing原始测试视频mp4 格式VOCPASCAL‑VOC 格式 xml 标注分 train/test/valYOLOYOLO 格式 txt 标签归一化检测框坐标分 train/test/val五、训练样例以YOLO 水平框标签为例进行训练

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