Dataset之Cityscapes：Cityscapes数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

Cityscapes数据集的简介

1、Cityscapes数据集的特点

2、Cityscapes数据集的目的

3、样例解释

4、Features

5、标签政策

6、Class Definitions

Cityscapes数据集的安装

Cityscapes数据集的使用方法

1、细致的注释

2、粗糙的注释

Cityscapes数据集的简介

Cityscapes拥有5000张在城市环境中驾驶场景的图像(2975train，500 val,1525test)。它具有19个类别的密集像素标注(97％coverage)，其中8个具有实例级分割。Cityscapes数据集，即城市景观数据集，这是一个新的大规模数据集，其中包含一组不同的立体视频序列，记录在50个不同城市的街道场景。

城市景观数据集中于对城市街道场景的语义理解图片数据集，该大型数据集包含来自50个不同城市的街道场景中记录的多种立体视频序列，除了20000个弱注释帧以外，还包含5000帧高质量像素级注释。因此，数据集的数量级要比以前的数据集大的多。Cityscapes数据集共有fine和coarse两套评测标准，前者提供5000张精细标注的图像，后者提供5000张精细标注外加20000张粗糙标注的图像。

Cityscapes数据集包含2975张图片。包含了街景图片和对应的标签。大小为113MB。Cityscapes数据集，包含戴姆勒在内的三家德国单位联合提供，包含50多个城市的立体视觉数据。

1、Cityscapes数据集的特点

像素级标注；

提供算法评估接口。

2、Cityscapes数据集的目的

评价视觉算法在城市场景语义理解的主要任务中的性能:像素级、实例级、泛光语义标注;

支持旨在利用大量(弱)注释数据的研究，例如用于训练深度神经网络。

3、样例解释

第一张图是的高质量密集像素注释的示例，提供了5 000张图像。重叠颜色编码语义类(参见类定义)。请注意，交通参与者的单个实例是单独标注的。第二张是粗略注释，除了精细的注释外，我们还与pallas ludens合作，为一组20000图像提供更粗的多边形注释。同样，重叠的颜色对语义类进行编码(参见类定义)。注意，我们的目标不是注释单个实例，但是，我们标记了覆盖单个对象的多边形。

数据集官网：https://www.cityscapes-dataset.com/

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

5、标签政策

被标记的前景对象不能有洞，也就是说，如果有一些背景是可见的“通过”一些前景对象，它被认为是前景的一部分。这也适用于高度混合了两个或多个类的区域:它们被用前台类标记。例如:房子前的树叶或天空(一切树木)，透明的车窗(一切汽车)。

6、Class Definitions

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

Group

Classes

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+

Cityscapes数据集的安装

T1、数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/login/

T2、百度云下载：https://pan.baidu.com/s/1w3W_dQBUiHcwkLOtbSJ1Tg

提取码：1bln     注：里面不包含19998 images的Coarse 粗略注释

脚本(网友提供)：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/tree/master/cityscapesscripts

Cityscapes数据集的使用方法

1、细致的注释

下面是我们的高质量的密集的像素注释的例子为一卷000 图像。覆盖颜色编码语义类(参见类定义)。注意，流量参与者的单个实例是单独注释的。

2、粗糙的注释

除了优良的注释,我们提供一组粗多边形注释000 图像与帕拉斯合作Ludens。同样，覆盖的颜色编码语义类(参见类定义)。注意，我们的目标不是注释单个实例，但是，我们标记了覆盖单个对象的多边形。