ADE20K数据集使用了一种特定的颜色编码方案来可视化语义分割的结果。这种色相表为每个类别分配了一个唯一的颜色,使得人们可以直观地看到分割效果。这种颜色编码方案在调试模型、可视化结果和评估性能时非常有用。 色相表通常是一个RGB值的映射表,每个RGB值对应一个特定的语义类别。例如,天空可能被编码为蓝色,而道路可能...
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- ADE20K是一个具有挑战性的场景解析数据集,针对ADE20K的分割算法旨在将图像中的每个像素分类为预定义的语义类别,例如将图像中的像素划分为天空、建筑物、人物、植物等不同的语义区域。 2.常见的ADE20K分割算法类型 -基于卷积神经网络(CNN)的算法 - FCN(Fully Convolutional Networks) -原理:FCN将传统的卷积神经网...
这里是白线,所以我们定义为:White_line。如果是黄色,我们定义为:Yellow_line。如下图所示: 注:这里,我们场景只有白色、黄色车道线,不区分虚实线。所以我们将类别定义为:White_line 和 Yellow_line。 2.3 标注路面 和标注车道线的方法一样,对路面部分依次描点连接起来。等路面描点完毕,将其类别定义为:Lane。标注...
编号RGB颜色值 16进制颜色码 颜色 类别(中文) 类别(英文)1 (120, 120, 120) #787878 墙 wall2 (180, 120, 120) #B47878 建筑;大厦 building; edifice3 (6, 230, 230) #06E6E6 天空 sky4 (80, 50, 50) #503232 地板;地面 floor; flooring5 (4, 200, 3) #04C803 树 tree6 (120, 120,...
ADE20k拥有超过25,000张图像(20ktrain,2k val,3ktest),这些图像用开放字典标签集密集注释。对于2017 Places Challenge 2,选择了覆盖89%所有像素的100个thing和50个stuff类别。在本研究中作者使用后者这个封闭的词汇表。 官网:http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/ ...
ADE20k拥有超过25,000张图像(20ktrain,2k val,3ktest),这些图像用开放字典标签集密集注释。对于2017 Places Challenge 2,选择了覆盖89%所有像素的100个thing和50个stuff类别。在本研究中作者使用后者这个封闭的词汇表。 官网:http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/ ...
ADE20k拥有超过25,000张图像(20ktrain,2k val,3ktest),这些图像用开放字典标签集密集注释。对于2017 Places Challenge 2,选择了覆盖89%所有像素的100个thing和50个stuff类别。在本研究中作者使用后者这个封闭的词汇表。 官网:http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/ ...
Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。它主要包含来自50个不同城市的街道场景,拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高质量像素级注释图像(其中2975 for train,500 for val, 1525 for test,共有19个类别);此 语义分割ADE20K 数据集 ci 官网 转载...
类别也是继承自voc,共20个类别 4. InteriorNet 来源:帝国理工和酷家乐 简介:包含2200万室内场景,涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式,可用于深度学习训练和SLAM基准测试,无需手动标注。 场景:真实世界的家具,整体的设计风格也和真实世界中的室内场景相同 ...