cityscape其实数据集很小,只有5000张数据集,训练的2000多张,val的只有500张,测试有几张

List of cityscapes labels:
# Please adapt the train IDs as appropriate for your approach.
# Note that you might want to ignore labels with ID 255 during training.
# Further note that the current train IDs are only a suggestion. You can use whatever you like.
# Make sure to provide your results using the original IDs and not the training IDs.
# Note that many IDs are ignored in evaluation and thus you never need to predict these!name |  id | trainId |       category | categoryId | hasInstances | ignoreInEval|        color--------------------------------------------------------------------------------------------------unlabeled |   0 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |         (0, 0, 0)ego vehicle |   1 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |         (0, 0, 0)rectification border |   2 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |         (0, 0, 0)out of roi |   3 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |         (0, 0, 0)static |   4 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |         (0, 0, 0)dynamic |   5 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |      (111, 74, 0)ground |   6 |     255 |           void |          0 |            0 |            1 |       (81, 0, 81)road |   7 |       0 |           flat |          1 |            0 |            0 |    (128, 64, 128)sidewalk |   8 |       1 |           flat |          1 |            0 |            0 |    (244, 35, 232)parking |   9 |     255 |           flat |          1 |            0 |            1 |   (250, 170, 160)rail track |  10 |     255 |           flat |          1 |            0 |            1 |   (230, 150, 140)building |  11 |       2 |   construction |          2 |            0 |            0 |      (70, 70, 70)wall |  12 |       3 |   construction |          2 |            0 |            0 |   (102, 102, 156)fence |  13 |       4 |   construction |          2 |            0 |            0 |   (190, 153, 153)guard rail |  14 |     255 |   construction |          2 |            0 |            1 |   (180, 165, 180)bridge |  15 |     255 |   construction |          2 |            0 |            1 |   (150, 100, 100)tunnel |  16 |     255 |   construction |          2 |            0 |            1 |    (150, 120, 90)pole |  17 |       5 |         object |          3 |            0 |            0 |   (153, 153, 153)polegroup |  18 |     255 |         object |          3 |            0 |            1 |   (153, 153, 153)traffic light |  19 |       6 |         object |          3 |            0 |            0 |    (250, 170, 30)traffic sign |  20 |       7 |         object |          3 |            0 |            0 |     (220, 220, 0)vegetation |  21 |       8 |         nature |          4 |            0 |            0 |    (107, 142, 35)terrain |  22 |       9 |         nature |          4 |            0 |            0 |   (152, 251, 152)sky |  23 |      10 |            sky |          5 |            0 |            0 |    (70, 130, 180)person |  24 |      11 |          human |          6 |            1 |            0 |     (220, 20, 60)rider |  25 |      12 |          human |          6 |            1 |            0 |       (255, 0, 0)car |  26 |      13 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |       (0, 0, 142)truck |  27 |      14 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |        (0, 0, 70)bus |  28 |      15 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |      (0, 60, 100)caravan |  29 |     255 |        vehicle |          7 |            1 |            1 |        (0, 0, 90)trailer |  30 |     255 |        vehicle |          7 |            1 |            1 |       (0, 0, 110)train |  31 |      16 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |      (0, 80, 100)motorcycle |  32 |      17 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |       (0, 0, 230)bicycle |  33 |      18 |        vehicle |          7 |            1 |            0 |     (119, 11, 32)license plate |  -1 |      -1 |        vehicle |          7 |            0 |            1 |       (0, 0, 142)Example usages:
ID of label 'car': 26
Category of label with ID '26': vehicle
Name of label with trainID '0': road

id相当于一个人的身份证,真正训练时候的是 用的train_id:0-18共19类,category id有7大类

color和类别也是一一对应的。

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