时间戳

首页 > 解决方案 > Pascal VOC 类分割：用于训练的真实像素标记

python - Pascal VOC 类分割：用于训练的真实像素标记

问题描述

我刚开始研究 Pascal VOC 分割数据集。但是我很难理解他们在地面标签中使用的颜色编码。我假设每个类的像素将被注释为 1 到 20，但我得到的是具有像素值 (0-255) 的 8 位深 png 图像。

对于属于aeroplanein 类的某个像素2007_000033.png，我得到以下值： (128, 0, 0); 而另一个属于trainin 类的像素2007_000123.png给出值：(128, 0, 192) 等等。

如何将它们区分为不同的类并进行一次性编码？我是否需要为每个类指定像素值（例如使用 (128, 0, 0) 搜索像素并将它们编码为 1 的类aeroplane）？

抱歉，我在 SO 上看到了一些类似的问题，但没有任何帮助。谢谢。

标签： pythonimage-segmentationconvolutional-neural-networklabelingsemantic-segmentation

解决方案

我向自己提出了一个类似的问题，这让我困惑了很长时间。我想我找到了一个可能的解释：

如果您查看 file_download_and_convert_voc2012.sh，有几行标有“ # Remove the colormap in ground truth annotations ”。这部分处理原始 SegmentationClass 文件并生成原始分割图像文件，每个像素值在 0 : 20 之间。（如果您可能会问为什么，请查看这篇文章：Python：使用 PIL 加载 png 文件给出了奇怪的结果）

推荐阅读