Dataset之Cityscapes：Cityscapes數(shù)據(jù)集的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

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目錄

Cityscapes數(shù)據(jù)集的簡介

1、Cityscapes數(shù)據(jù)集的特點

2、Cityscapes數(shù)據(jù)集的目的

3、樣例解釋

4、Features

5、標簽政策

6、Class Definitions

Cityscapes數(shù)據(jù)集的安裝

Cityscapes數(shù)據(jù)集的使用方法

1、細致的注釋

2、粗糙的注釋

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Cityscapes數(shù)據(jù)集的簡介

? ? ? ? Cityscapes擁有5000張在城市環(huán)境中駕駛場景的圖像（2975train，500 val,1525test）。它具有19個類別的密集像素標注（97％coverage），其中8個具有實例級分割。Cityscapes數(shù)據(jù)集，即城市景觀數(shù)據(jù)集，這是一個新的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，其中包含一組不同的立體視頻序列，記錄在50個不同城市的街道場景。
?? ? ??城市景觀數(shù)據(jù)集中于對城市街道場景的語義理解圖片數(shù)據(jù)集，該大型數(shù)據(jù)集包含來自50個不同城市的街道場景中記錄的多種立體視頻序列，除了20000個弱注釋幀以外，還包含5000幀高質(zhì)量像素級注釋。因此，數(shù)據(jù)集的數(shù)量級要比以前的數(shù)據(jù)集大的多。Cityscapes數(shù)據(jù)集共有fine和coarse兩套評測標準，前者提供5000張精細標注的圖像，后者提供5000張精細標注外加20000張粗糙標注的圖像。
? ? ? ?Cityscapes數(shù)據(jù)集包含2975張圖片。包含了街景圖片和對應的標簽。大小為113MB。Cityscapes數(shù)據(jù)集，包含戴姆勒在內(nèi)的三家德國單位聯(lián)合提供，包含50多個城市的立體視覺數(shù)據(jù)。

1、Cityscapes數(shù)據(jù)集的特點

• 像素級標注；
• 提供算法評估接口。

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2、Cityscapes數(shù)據(jù)集的目的

• 評價視覺算法在城市場景語義理解的主要任務中的性能:像素級、實例級、泛光語義標注;
• 支持旨在利用大量(弱)注釋數(shù)據(jù)的研究，例如用于訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡。

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3、樣例解釋

? ? ? ? ?第一張圖是的高質(zhì)量密集像素注釋的示例，提供了5 000張圖像。重疊顏色編碼語義類（參見類定義）。請注意，交通參與者的單個實例是單獨標注的。第二張是粗略注釋，除了精細的注釋外，我們還與pallas ludens合作，為一組20000圖像提供更粗的多邊形注釋。同樣，重疊的顏色對語義類進行編碼（參見類定義）。注意，我們的目標不是注釋單個實例，但是，我們標記了覆蓋單個對象的多邊形。

數(shù)據(jù)集官網(wǎng)：https://www.cityscapes-dataset.com/

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4、Features

Type of annotations

• Semantic
• Instance-wise
• Dense pixel annotations

Complexity

• 30 classes
• See?Class Definitions?for a list of all classes and have a look at the applied?labeling policy.

Diversity

• 50 cities
• Several months (spring, summer, fall)
• Daytime
• Good/medium weather conditions
• Manually selected frames
  • Large number of dynamic objects
  • Varying scene layout
  • Varying background

Volume

• 5?000 annotated images with fine annotations (examples)
• 20?000 annotated images with coarse annotations (examples)

Metadata

• Preceding and trailing video frames. Each annotated image is the 20th?image from a 30 frame video snippets (1.8s)
• Corresponding right stereo views
• GPS coordinates
• Ego-motion data from vehicle odometry
• Outside temperature from vehicle sensor

Benchmark suite and evaluation server

• Pixel-level semantic?labeling
• Instance-level semantic?labeling

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5、標簽政策

? ? ? 被標記的前景對象不能有洞，也就是說，如果有一些背景是可見的“通過”一些前景對象，它被認為是前景的一部分。這也適用于高度混合了兩個或多個類的區(qū)域:它們被用前臺類標記。例如:房子前的樹葉或天空(一切樹木)，透明的車窗(一切汽車)。

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6、Class Definitions

Please click on the individual classes for details on their definitions.

GroupClasses

flat	road?·?sidewalk?·?parking+?·?rail track+
human	person*?·?rider*
vehicle	car*?·?truck*?·?bus*?·?on rails*?·?motorcycle*?·?bicycle*?·?caravan*+?·?trailer*+
construction	building?·?wall?·?fence?·?guard rail+?·?bridge+?·?tunnel+
object	pole?·?pole group+?·?traffic sign?·?traffic light
nature	vegetation?·?terrain
sky	sky
void	ground+?·?dynamic+?·?static+

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Cityscapes數(shù)據(jù)集的安裝

T1、數(shù)據(jù)集下載：https://www.cityscapes-dataset.com/login/
T2、百度云下載：https://pan.baidu.com/s/1w3W_dQBUiHcwkLOtbSJ1Tg????
?? ? ? ? ? ? ??提取碼：1bln ? ? 注：里面不包含19998 images的Coarse?粗略注釋

腳本(網(wǎng)友提供)：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/tree/master/cityscapesscripts

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Cityscapes數(shù)據(jù)集的使用方法

1、細致的注釋

下面是我們的高質(zhì)量的密集的像素注釋的例子為一卷000?圖像。覆蓋顏色編碼語義類(參見類定義)。注意，流量參與者的單個實例是單獨注釋的。

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2、粗糙的注釋

除了優(yōu)良的注釋,我們提供一組粗多邊形注釋000?圖像與帕拉斯合作Ludens。同樣，覆蓋的顏色編碼語義類(參見類定義)。注意，我們的目標不是注釋單個實例，但是，我們標記了覆蓋單個對象的多邊形。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Dataset之Cityscapes：Cityscapes数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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