Pascal VOC

整个过程太简单了，只需要三步。步骤1：将以下文件放在同一文件夹中：Matlab2VOC.m, struct2xml.m。步骤2：在Matlab编辑器中打开Matlab2VOC.m脚本，并将路径设置为标注会话，例如：负载('D:\Python\Power_Grid_Inspection\labelingSessions\Isolador_Pilar_01_09_2018.mat')。步骤3：将生成的XML文件复制到图像的同一文件夹中。这样，您就准备好使用新的VOC数据集了。感谢您的关注。

这里提供两个Matlab版本的程序。一个程序能够将VOC数据集中的物体信息转换为XML格式；另一个程序则可以将数据集分为train、train_val和test等四个类别。

lsvm 代码 matlab-voc-release3.1-mod 是一个结合了支持向量机（LSVM）算法的目标检测项目，适用于基于 Felzenszwalb 等人提出的部件模型的应用。这个项目使用 MATLAB 开发，适合在 PASCAL VOC 数据集上进行训练和测试，目标是通过分解物体成多个部分，提高检测精度。它了从数据预到目标检测、后的完整流程，挺适合用来入门机器学习和计算机视觉相关的工作。如果你想深入了解部件模型的实现，可以动手修改源代码，扩展你的项目。开源的代码也灵活，适合自定义或在其他数据集上使用，完全可以当作学习和实践的良好平台。