ADE20K数据集简介

ADE20K数据集简介

【下载地址】ADE20K数据集简介 ADE20K数据集简介欢迎来到ADE20K数据集的存储库 【下载地址】ADE20K数据集简介 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/d45a3

欢迎来到ADE20K数据集的存储库。本数据集致力于支持计算机视觉领域中的语义和实例分割任务,特别是关注于场景理解的复杂性和多样性。以下是关于ADE20K的关键信息汇总:

数据集概述

  • 规模宏大:ADE20K囊括了来自知名SUN数据库和Places数据库的27,000余幅图像,其中包含了丰富的生活场景。
  • 精细标注:每一张图像都经过详细注解,涉及超过3,000个不同的物体类别,不仅覆盖广泛,而且许多图像还包括物体的部分和细分部件,这极大提升了数据的深度和实用性。
  • 隐私保护:为了尊重隐私,所有图像均进行了人脸和车牌的模糊处理,确保学术研究的同时不影响个人隐私安全。
  • 附加信息:除了基本的分类标签,还提供了对象的WordNet定义、层级关系、以及具有属性的多边形注释,增加了数据的维度和研究价值。

统计数据

  • 训练与测试:分为训练集(25,574张图像)和测试集(2,000张图像),共计涵盖365种不同的场景类别。
  • 对象数量:记录了超过70万个独特对象实例,分类达到3,688个类别,进一步细分为19万多件物体部位。
  • 细节丰富的注释:每个对象都有详细的边界框或分割mask,部分图像更带有属性、注释时间和深度顺序信息,便于深入分析。

探索数据集

尽管完整数据集的访问需要申请权限,我们为初步了解而准备了示例子集,这可以让研究者和开发者快速上手,掌握数据集的基本结构。此外,我们提供“index_a”等工具和文档帮助用户高效地浏览和利用数据。

使用说明

由于版权和隐私考虑,获取完整的数据集前需同意相关的使用条款并完成必要的申请流程。我们鼓励学术界和工业界的同行遵循开放科学的原则,共同推动计算机视觉技术的发展。

加入我们的社区,利用ADE20K的强大资源,一起探索和挑战人工智能在理解复杂世界场景方面的极限吧!


此README.md旨在简要介绍ADE20K数据集,提供更多关于数据集的详细使用方法,请参考项目官方文档。

【下载地址】ADE20K数据集简介 ADE20K数据集简介欢迎来到ADE20K数据集的存储库 【下载地址】ADE20K数据集简介 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/d45a3

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### ADE20K 数据集 下载、使用说明及内容介绍 ADE20K 数据集是麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发的一个大规模场景解析数据集,广泛应用于语义分割、实例分割和场景理解等任务[^3]。以下是关于该数据集的详细信息: #### 1. 数据集内容介绍 ADE20K 数据集包含超过 25,000 张图像,其中: - **训练集**:20,000 张图像。 - **验证集**:2,000 张图像。 - **测试集**:3,000 张图像。 这些图像被密集注释为 150 个类别,涵盖了广泛的场景类型,包括室内、室外、自然景观、城市环境和家庭场景等[^2]。此外,数据集中约有 80% 的像素属于前 20% 的类别,这反映了数据集类别分布的不平衡性[^2]。 数据集的主要特点包括: - **多样性**:涵盖多种物体类别,如建筑、家具、动物、道路等。 - **丰富的注释**:每个图像不仅有像素级的语义标签,还支持实例级别的分割。 - **扩展性**:数据集每年在 MIT Scene Parsing Benchmark 中持续更新和扩展[^3]。 #### 2. 数据集结构解析 ADE20K 数据集的文件结构如下: - **images 文件夹**:存储原始图像。 - **annotations 文件夹**:存储对应的标注文件。 - **objectInfo150.txt**:提供类别列表及其所占比例。 - **sceneCategories.txt**:列出场景类别信息。 通过这些文件,用户可以方便地访问图像及其对应的语义标签和实例标签[^2]。 #### 3. 数据集下载 ADE20K 数据集可以通过以下链接获取: - 官方网站下载地址:[ADE20K官网](https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch)[^2]。 - 备用下载地址:[GitCode](https://gitcode.com/open-source-toolkit/d45a3)[^1]。 下载时,请确保遵守数据集的使用协议,并妥善保存下载的文件以供后续使用。 #### 4. 数据集使用方法 使用 ADE20K 数据集进行语义分割或实例分割任务时,通常需要完成以下步骤: - **加载数据**:通过编程语言(如 Python)读取图像和标注文件。 - **预处理**:对图像进行裁剪、缩放、归一化等操作。 - **模型训练**:利用深度学习框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)加载数据并训练模型。 - **评估**:在验证集或测试集上评估模型性能。 以下是一个简单的代码示例,展示如何加载 ADE20K 数据集中的图像和标注文件: ```python import os from PIL import Image # 数据集路径 data_root = "path/to/ADE20K" image_folder = os.path.join(data_root, "images") annotation_folder = os.path.join(data_root, "annotations") # 加载图像和标注文件 def load_image_and_annotation(image_id): image_path = os.path.join(image_folder, f"ADE_train_{image_id}.jpg") annotation_path = os.path.join(annotation_folder, f"ADE_train_{image_id}.png") image = Image.open(image_path) annotation = Image.open(annotation_path) return image, annotation # 示例:加载第一张图像 image, annotation = load_image_and_annotation("0001") image.show() annotation.show() ``` #### 5. 典型应用场景 ADE20K 数据集适用于以下典型任务: - **语义分割**:将图像中的每个像素分类到特定的类别中。 - **实例分割**:区分图像中同一类别的不同实例。 - **全景分割**:结合语义分割和实例分割,实现图像的全面理解。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

薄泳蕙Howard

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值