(160, 150, 20) #A09614 沙滩;沙子 sand48 (0, 163, 255) #00A3FF 水槽 sink49 (140, 140, 140) #8C8C8C 摩天大楼 skyscraper50 (0250, 10, 15) #FA0A0F 壁炉;炉床;明火炉 fireplace; hearth; open fireplace51 (20, 255, 0) #14FF00 冰箱;冰柜 refrigerator; icebox52 (31, 255, 0) ...
验证集:200张 共150个类别(但是语义标注的时候,像素点不能全面覆盖,存在偶尔有点漏掉的现象,于是标注的时候会多一个 “0” 类别,不计入loss的计算,但是网络的输出只有150个类别) 语义信息的标注是在一张灰度图像上的,只是各个点的取值范围是(0-150, 0表示背景类,不计入loss计算) 类别文件就不全贴出来了。 A...
当指标连续5个epoch没有提升时，可以启动早停机制防止过拟合。实际应用中发现，ADE20K存在部分类别样本量不足的问题。比如"吊灯"类图片有800张，而"空调挂机"仅有200张。这种情况会导致模型对小样本类别识别率偏低。解决办法包括对低频类别进行重复采样，或在损失函数中增加类别权重，给样本少的类别分配更高权重。有...
ADE20K 数据集是用来做场景解析的一个非常大的数据集,包含 150 种物体类型,于 2017 年由 MIT CSAIL 研究组(麻省理工学院 CSAIL 研究组)发布并维护,可用于场景感知、解析、分割、多物体识别和语义理解。 相关论文为 Scene Parsing through ADE20K Dataset;Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset。
C++ 实现 语义分割(ade20-150类) 在http://sceneparsing.csail.mit.edu/model/pytorch 中也有一些模型,下一个试试效果ade20k-mobilenetv2dilated-c1_deepsup 输入图 5_地面_人_自行车_草_天空.jpg 截图: 有150个类。 下载: 有150类的win图像语义分割程序 win图像语义分割实用程序,由 ...
如果出现找不到color150.mat,百度搜索寻找一个,非常好找到。 训练 数据集配置 下载数据集然后放到./tools/data/ade、下面然后解压。 数据集路径配置在./configs/base/datasets/ade20k.py。如果不要按照我配置的路径配置,可以在这里修改路径。 模型配置
该数据集是20,000图像ADE20K挑战数据集的5,000图像子集。此ADE20K数据集是一个地标图像分割数据集,包含大量室内和室外图像。每个图像都有一个伴随的图像分割蒙版,可将图像逐像素地划分为150个不同的类别。 数据的此子集仅包含室外图像。选择是使用粗分类分析进行的,因此需要一些离群值。
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%。
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%。
ADE20k数据集 25210张高清图片,已分为训练集,验证集和测试集 包含有150个类别 可直接进行Mask R-CNN及U-NeT等算法 如何使用 ADE20k 数据集进行 Mask R-CNN 和 U-Net 的训练和评估。 使用 ADE20k 数据集进行 Mask…