labelme实例分割_GitHub：图像分割最全资料集锦

2024-05-14 20:26:17

Summary：GitHub：图像分割最全资料集锦
Author：mrgloom
编辑：Amusi
Date：2019-03-07
微信公众号：CVer
原文链接：GitHub：图像分割最全资料集锦

前言

之前推了几篇GitHub上awesome系列项目，反响都很好。

GitHub：TensorFlow最全资料集锦
GitHub：图像分类最全资料集锦
GitHub：目标检测最全论文集锦
GitHub：人体姿态估计最全资料集锦
GitHub：车道线检测最全资料集锦

本文就继续给大家推荐一个图像分割（image segmentation）的最全资料项目。

你也许会说，虽然有图像分割这个概念，但一般论文研究都具体到：

语义分割（semantic segmentation）
实例分割（instance segmentation）
全景分割（panoptic segmentation）

图像分割确实有这三类方向（严格来说，这句话并不准确），而且本文介绍的项目名为：awesome-semantic-segmentation。看起来是语义分割的资料汇总，但里面其实还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料，所以我就同一当成图像分割来看了。

注：大家可以去提交issue，或者push，因为里面还没有全景分割的资料。

mrgloom/awesome-semantic-segmentationgithub.com

awesome-semantic-segmentation

这是 mrgloom 大佬整理的图像分割资料，主要包含以下内容：

语义分割
实例分割
数据集
Benchmark
标注工具
医学图像分割
卫星图像分割
...

其中每个部分介绍的都很详细，比如一个论文，会相应介绍其多种复现的开源代码。

语义分割

主要有：U-Net、SegNet、DeepLab系列、FCN、ENet、ICNet、ShelfNet、BiseNet、DFN和CCNet等网络

实例分割

主要有：FCIS、DeepMask、Mask R-CNN 和 PANet 等网络

数据集

主要有：COCO、KITTI 和 ApolloScape等数据集

标注工具

主要有：labelme、labelImgPlus和 labelbox等工具

awesome-semantic-segmentation 链接：

mrgloom/awesome-semantic-segmentation

---我是可爱的分割线---

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