近日,MIT 通过官网发布了一款名为 ADE20K 的数据集,可用于场景感知、解析、分割、多物体识别和语义理解。整个数据集(包含所有的图像和分割在内)的大小为 3.8Gb。MIT 从下载、描述、浏览、评估等方面对该数据做了扼要介绍。机器之心对原文进行了编译,数据集下载地址及原文链接请见文中。 项目地址:http://groups....
默认是ade20k,如果选用其他的数据集,则修改对应的py脚本、比如pascal_voc12数据集 _base_=[ '../_base_/models/upernet_swin.py','../_base_/datasets/pascal_voc12.py', '../_base_/default_runtime.py','../_base_/schedules/schedule_160k.py' ] 修改所有num_classes,ade的类别是150。 image-2...
作者选择 ADE20K 数据集中按其总像素比排名的前150个类别,并构建 ADE20K 的场景解析基准,称为SceneParse150。 在150个类别中,有35个东西类(即墙壁、天空、道路)和115个离散对象类(即汽车、人、桌子)。150个类的标注像素占数据集所有像素的92.75%,其中无定形背景区域的东西类占60.92%,离散对象类占31.83%。 结...
车辆(Vehicle):各种类型的车辆,如汽车、自行车、摩托车等。 除了以上几个常见的类别外,ADE20K数据集还包含了更多的语义类别,涵盖了自然景物、人造物品、动物等多个方面。每个类别在标签文件中都有一个唯一的标识符(ID)和相应的描述。 三、实际应用与建议 在使用ADE20K数据集进行语义分割任务时,了解和熟悉色相表和...
基于ADE20K构建沉浸式区域图像分割 描述 ADE20K 涵盖了场景、对象、对象部分的各种注释,在某些情况下甚至是部分的部分。有 25k 张复杂日常场景的图像,其中包含自然空间环境中的各种对象。每个图像平均有 19.5 个实例和 10.5 个对象类。基于 ADE20K,我们构建了场景解析和实例分割的基准。
ADE20K数据集分割,分割出卧室家具部件,用于pix2pix训练 BOOKAI 3枚 AI Studio 经典版 2.2.2 Python3 初级计算机视觉 2022-02-08 04:14:05 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 test2 2022-02-09 15:32:36 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目...
简介:Swin-Transformer 图像分割实战:使用Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练ADE20K数据集(语义分割) Win10实现Swin-Transformer 图像分割 这篇博文是关于Swin-Transformer 图像分割的应用实战,包括环境搭建、训练和测试。数据集采用ADE链接:http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zip。
ADE20k训练使用 - 飞桨AI Studio
Scene Parsing through ADE20K Dataset CVPR2017https://github.com/CSAILVision/sceneparsinghttp://sceneparsing.csail.mit.edu/ MIT 搞的一个 场景解析数据库ADE20K,可以在这上面测测自己算法的效果。 在这个数据库上我们跑了一些分割模型,在此基础上我们提出了一个 Cascade Segmentation Module,提升分割效果。
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