一、目标检测数据集目标区域的常见表达方式
目标检测一般需要标记出被检测目标的区域位置和类别。其中目标区域位置用一个矩形框来表示，一般用以下3种方式表达：

常见的目标检测数据集如Pascal VOC采用的[x1,y1,x2,y2] 表示物体的bounding box, COCO采用的[x1,y1,w,h] 表示物体的bounding box。
二、VOC格式数据说明
1、VOC数据目录结构
VOC数据目录结构如下（注意数据集中路径名、文件名尽量不要使用中文，避免中文编码问题导致出错）,如果使用paddlex gui版本，请参加gui的目录命名要求。

2、XML文件说明
VOC数据是每个图像文件对应一个同名的xml文件，xml文件中标记物体框的坐标和类别等信息。例如图像xxx.jpg,肯定对应一个xxx.xml,图片对应的xml文件内包含对应图片的基本信息，比如文件名、来源、图像尺寸以及图像中包含的物体区域信息和类别信息等。
xml文件中包含以下字段：

其中物体类别的名称和bndbox是非常关键的属性。
3、各txt文件说明。

三、数据集划分的命令
使用paddlex命令即可将数据集随机划分成70%训练集，20%验证集和10%测试集:
paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir dataset_path --val_value 0.2 --test_value 0.1
其中dataset_path为数据集的目录，下面包含有JPEGImages和Annotations目录