人工智能学习：载入PASCAL VOC数据集（6）

PASCAL VOC是一个国际的计算机视觉挑战赛，数据集包含了20个分类的3万多张图片。挑战赛及其数据集基础上涌现不少知名的目标检测模型如R-CNN，YOLO，SSD等。可以通过下载和读取的方法载入PASCAL VOC数据集。

1 数据集下载
PASCAL VOC数据集可以从官方网站下载
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

常用的是2007版和2012版，下载后是一个tar文件包
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

从外网下载速度较慢，如果用迅雷等下载，会自动从国内镜像下载，可以取得较快的速度
下载之后解压，出现VOCdevkit目录，里面包含VOC2012目录，下面包含Annotations，JPEGImages等目录

VOCdevkit							#根目录
	VOC2012							#2012版
		Annotations					#标注
		ImageSets					#分类信息
		JPEGImages					#jpeg图像目录
		SegmentationClass			#类别分割信息
		SegmentationObject			#物体分割信息
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2 数据集读取
首先载入需要的模块

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

import xml.dom.minidom as minidom
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xml模块用来读取Annotations目录中的xml文件，VOC数据集的标注用xml文件来表示。
定义数据目录变量如下

data_path = '../data/PASCAL_VOC/VOCdevkit/VOC2012'
anno_path = f'{
     data_path}/Annotations'
image_path = f'{
     data_path}/JPEGImages'
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然后从Annotations目录读取一个图片信息的列表，这里读取100张

# collect 100 samples from files in anno_path
sample_list = []

for xml in os.listdir(annotation_path):
    file_id = os.path.splitext(xml)[0]
    
    xml_file 
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