街景语义分割数据集总结

本文汇总了多个街景语义分割数据集,包括SYNTHIA-Dataset、Cityscapes、CamVid、BDD100K、Mapillary Vistas Dataset和Apollo Scape Dataset。这些数据集提供了丰富的图像和详细的像素级别标注,适用于自动驾驶、场景理解等领域的研究。数据集具有多样的场景、天气、时间变化和多种类别物体的标注。

汇总

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SYNTHIA-Dataset

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一个大规模的虚拟城市的真实感渲染图数据集,带有语义分割信息,是为了在自动驾驶或城市场景规划等研究领域中的场景理解而提出的。提供了11个类别物体(分别为空、天空、建筑、道路、人行道、栅栏、植被、杆、车、信号标志、行人、骑自行车的人)细粒度的像素级别的标注。包含从渲染的视频流中提取出的13407张训练图像,该数据集也以其多变性而著称,包括场景(城镇、城市、高速公路等)、物体、季节、天气等。

Cityscapes

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是一个大规模的关注于城市街道场景理解的数据集,提供了8种30个类别的语义级别、实例级别以及密集像素标注(包括平坦表面、人、车辆、建筑、物体、自然、天空、空)。该数据集包括约5000张精细标注的图片,20000张粗略标注的图片。数据是从50个城市中持续数月采集而来,涵盖不同的时间以及好的天气情况。开始起以视频形式存储,因此该数据集按照以下特点手动选出视频的帧:大量的动态物体,变化的场景布局以及变化的背景。

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