在ADE20K数据集上,这种多尺度特征融合的方式有助于对不同大小的物体进行准确的语义分割,例如准确地分割出ADE20K图像中的不同大小的植物群落或者建筑物群体。 -特点:DeepLabv3+在语义分割任务中表现出色,能够产生比较精细的分割结果,对于ADE20K这样包含多种复杂语义类别的数据集有很好的适应性。 -基于Transformer的算法...
ADE20K数据集源自于gluoncv开源代码，是图像识别领域的一个知名数据集。数据组织：ADE20K数据集通常包括ADEChallengeData2016.zip和release_test.zip等压缩文件，这些文件需要解压并放置在指定的路径下。数据内容与用途：ADE20K数据集包含丰富的图像数据，用于训练、验证图像识别模型。通过浏览训练数据集，可以直...
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...
ADE20K_classes色块表(150色) 下载积分: 500 内容提示: 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; ...
Download Link: http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/ Paper: Scene Parsing through ADE20K Dataset. http://people.csail.mit.edu/bzhou/publication/scene-parse-camera-ready.pdf
ade20K语义分割色相表 语义分割label 文章目录 一、安装labelme 二、标注车道线以及路面 2.1 labelme界面介绍 2.2 标注车道线 2.3 标注路面 三、注意事项 一、安装labelme 在Windows系统和ubuntu系统下,labelme的安装方式是一样的。主要分以下几个步骤:
ADE20K 百度网盘的提取码是:swin 下载完后复制到项目的根目录。 2、修改./demo/image_demo.py 修改配置参数img、config、checkpoint、palette。 fromargparseimportArgumentParser frommmseg.apisimportinference_segmentor,init_segmentor,show_result_pyplot frommmseg.core.evaluationimportget_palette defmain(): parser=...
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/ ...
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。