无人驾驶常用数据集---图像语义分割数据集--Cityscapes数据集的解读（for 小白）

无人驾驶常用数据集–图像语义分割数据集–Cityscapes数据集的解读（for 小白）

一、什么是Cityscapes数据集？

Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。它主要包含来自50个不同城市的街道场景，拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高质量像素级注释图像（其中2975 for train，500 for val, 1525 for test，共有19个类别）；此外，它还有20000张粗糙标注的图像(gt coarse)。

二、如何下载该数据集呢？

1、第一步

直接在百度或者谷歌里面搜索Cityscapes，然后你就能够看到它的官网了，我这边是采用的是谷歌直接搜索的，如下图：

2、第二步

直接点击上面图片的红色的框，进入它的官网，它的官网如下：

3、进入下载界面

点击上面图片的红色框的download，进入下载的界面，但是在进入下载的界面需要你注册该网站，而且必须用的是学校的邮箱注册，即包含edu的邮箱，如图：

当你注册成功后，你就能够进入下载的界面了，下载的界面如下：

进入了这个下载的界面，你就会发现里面有很多下载的东西，但是我们一般只需要下载上面图片上的红色框的部分。但是这个时候，可能会遇到一个问题，文件太大了，国内的网是根本就不能够支持下载，你就能通过百度网盘下载了，百度网盘的网址为：https://pan.baidu.com/s/16jj6FLG_cp3paJVjCWAJ_A 提取码：4je2 （该网盘地址来源于：https://blog.csdn.net/nefetaria/article/details/105728008）。

四、下载数据集中的文件夹的介绍

下载完了数据集，就是如下图所示：

该文件夹中，包含了这三个数据集，分别是gtCoarse，gtFine_trainvaltest, leftImg8bit_trainvaltest。（这个文件除了这三个文件以及他们的压缩包，剩下的那个cityscapesScripts-master是我从github所下载的自带工具，我将这几个文件全部放在了一个文件夹里而已）

在下载完这三个数据集外，还需要在github上下载自带工具，下载地址为：cityscapes数据集的自带工具
下载完了这个自带工具，它包含下面这些东西：

然后，可以看到cityscapesscripts内的文件如下：

我们所需要的工具是下面我用红框框出来的这两个：

labels.py： 这个python文件工具作用是映射我们所需训练的物体到一个具体颜色数值。最多可分34类，若增减其中需要分割物体可用此工具。

creatTrainldLabellmgs.py： 当用上一个工具定义好训练集识别物体数量后，需要用这个文件重新生成训练集。

打开label文件后如图所示： trainID这一列，凡是255的表示均没有加入训练分类。修改trainID和不感兴趣的ignoreInEval改为True。，修改工具可参考如下的博客：制作cityscapes标签数据集！！！（自主分类）

修改完label文件后，使用creatTrainldLabellmgs.py文件进行数据集的制作。

（下载的数据集默认就是19分类数据集，若无特殊要求，可不更改labels，不调用creatTrainldLabellmgs.py！）

这里需要注意一下，cityscapesscripts需要和gtCoarse、gtFine、leftImg8bit在同一目录下。

无人驾驶常用数据集---图像语义分割数据集--Cityscapes数据集的解读（for 小白）相关推荐

tensorflow2.3实现猫狗数据集图像语义分割(一）
tensorflow2.3实现猫狗数据集图像语义分割语义分割(semantic segmentation) 对图像而言,常见的任务是: 图像分类:提取类别特征,如:VGG19网络目标检测:提取类别 ...
遥感图像语义分割各公开数据集
遥感图像语义分割数据集 1. Gaofen Image Dataset(GID) 2. ISPRS Test Project on Urban Classification and 3D Buildi ...
cityscapes场景图_图像语意分割训练Cityscapes数据集SegNet-ConvNet神经网络详解
版权声明:本文首发于本人CSDN博客. 前言:经过将近一个月的陆续学习研究,在神经网络中训练多分类任务识别Cityscapes数据集,终于在最近得到了理想中的实验结果.在我陷入对细节参数调整不当及诸多 ...
汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达汇总图像语义分割那些质量最好的数据集与常用benchmark数据集 ...
【论文阅读】SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络
[论文阅读]SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络文章目录 [论文阅读]SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络一.总体介绍二.概述 ...
从零开始的图像语义分割：FCN快速复现教程（Pytorch+CityScapes数据集）
从零开始的图像语义分割:FCN复现教程(Pytorch+CityScapes数据集) 前言一.图像分割开山之作FCN 二.代码及数据集获取 1.源项目代码 2.CityScapes数据集三.代码复 ...
【图像语义分割】DeepLabv3+(Pytorch版) 源码复现—Kitti数据集
自己研究课题涉及到图像语义分割,所以最近复现了Deeplabv3+,在KITTI数据集上进行实验,kitti的语义分割数据集是按照cityspace的数据集制作的所有可以用cityspaces的训练模 ...
视频教程-DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉
DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集大学教授,美国归国博士.博士生导师:人工智能公司专家顾问:长期从事人工智能.物联网.大数据研究:已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项 ...
视频教程-U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉
U-Net图像语义分割实战:训练自己的数据集大学教授,美国归国博士.博士生导师:人工智能公司专家顾问:长期从事人工智能.物联网.大数据研究:已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项白勇 ¥8 ...

无人驾驶常用数据集---图像语义分割数据集--Cityscapes数据集的解读（for 小白）

无人驾驶常用数据集–图像语义分割数据集–Cityscapes数据集的解读（for 小白）

无人驾驶常用数据集---图像语义分割数据集--Cityscapes数据集的解读（for 小白）相关推荐

最新文章

热门文章