Cityscapes数据集介绍

概述

Cityscapes数据集是一个专注于城市街道场景的语义理解图片数据集。它包含了来自50个不同城市的街道场景，提供了5000张高质量的像素级注释图像，适用于训练和评估语义分割模型。

数据集组成

• 精细标注图像：5000张高质量像素级注释图像，分为训练集（2975张）、验证集（500张）和测试集（1525张）。
• 粗糙标注图像：20000张粗糙标注的图像，可用于辅助训练。

类别信息

Cityscapes数据集共包含19个类别，涵盖了城市街道场景中的常见物体和场景，如道路、建筑物、行人、车辆等。

数据集结构

数据集的根目录包含以下主要文件夹：

• leftImg8bit：包含训练集、验证集和测试集的图像。
• gtFine：包含与leftImg8bit对应的精细标注文件。

使用方法

1. 下载数据集：可以从官方网站或通过提供的百度盘链接下载数据集。
2. 数据预处理：使用提供的脚本进行数据预处理，生成训练所需的文件。
3. 模型训练：使用精细标注的图像进行模型训练，可以先使用粗糙标注的图像进行初步训练，再使用精细标注的图像进行最终训练。

注意事项

• 数据集中每张图像对应多个标注文件，包括颜色标注、实例标注和语义标注。
• 训练时可能需要对类别进行映射，将34类映射到19类中。

参考资料

更多详细信息和使用方法可以参考CSDN博客文章《语义分割学习系列（三）cityscapes数据集介绍》。