ade20k 街景图像【数据集】及其【论文出处】ADE20K数据集介绍 是一个包含超过25000张图像的语义分割数据集，这些图像被密集注释，覆盖室内和室外场景。
它由MIT发布，包含100个事物类别和50个物质类别， 用于训练和验证的图像数量分别为20210和2000。 ADE20K数据集的特点包括丰富的场景多样性和详细的语义标注，使得它成为训练和评估语义分割模型的重要资源。
数据集组成： ADE20K数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包含20,210张图像，验证集包含2,000张图像。测试集的图像将在稍后发布。 图像和注释： 每个图像都完全标注了对象和部分，这对于训练深度学习模型以进行像素级的语义分割至关重要。注释信息以PNG文件的形式提供，其中对象分割掩码包含有关对象类分割的信息，每个类分隔为实例。 应用领域： ADE20K数据集适用于计算机视觉和机器学习领域的研究，特别是在语义分割、场景解析等方面。
它为研究人员提供了一个标准化的数据集，以便评估算法的性能并促进该领域的研究进展。 特点： ADE20K数据集的图像涵盖了室内和室外场景，包括自然场景等，具有丰富的场景多样性。此外，数据集中的图像被标注了150个不同的类别，这些类别包括事物和物质，为训练和评估模型提供了丰富的语义信息
ADE20K 数据集介绍
数据集名称
ADE20K (Scene Parsing and Semantic Segmentation Dataset)
数据集概述
ADE20K 是一个广泛使用的语义分割数据集，由麻省理工学院（MIT）发布。该数据集包含超过25,000张图像，这些图像被密集注释，覆盖了室内和室外场景。ADE20K 旨在为语义分割任务提供丰富的场景多样性和详细的标注信息，是训练和评估语义分割模型的重要资源。
论文出处
数据集规格
- 总图像数量 ：超过25,000张
- 训练集：20,210张图像
- 验证集：2,000张图像
- 测试集：稍后发布
- 类别：涵盖150个不同的类别，包括100个事物类别和50个物质类别。
- 标注格式 ：
- PNG文件：每个图像都提供了像素级别的语义分割掩码，其中每个类分隔为实例。
- JSON文件：包含详细的注释信息，如对象的边界框、多边形等。
数据集结构
深色版本
ADE20K/
├── images/ # 存放原始图像文件
│ ├── training/ # 训练集图像
│ ├── validation/ # 验证集图像
└── annotations/ # 存放语义分割标签文件
├── training/ # 训练集标签
└── validation/ # 验证集标签
images/目录下存放的是原始图像文件。annotations/目录下存放的是对应的语义分割标签文件，以PNG格式存储。
数据集配置文件
在使用深度学习框架进行训练时，可以创建一个类似于以下的配置文件 data.yaml：
# 训练集图像路径
train: path_to_your_train_images
# 验证集图像路径
val: path_to_your_val_images
# 测试集图像路径（如果有的话）
test: path_to_your_test_images
# 类别数量
nc: 150
# 类别名称
names: [
'wall', 'building', 'sky', 'floor', 'tree', 'ceiling', 'road', 'bed ', 'windowpane', 'grass',
'cabinet', 'sidewalk', 'person', 'earth', 'door', 'table', 'mountain', 'plant', 'curtain', 'chair',
# ... 其他130个类别
]
标注统计
- 总计 (total) ：
- 训练集：20,210张图像
- 验证集：2,000张图像
使用说明
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准备环境：
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确保安装了必要的软件库以支持所选版本的语义分割模型。例如，对于PyTorch中的DeepLabV3+，可以使用以下命令安装依赖库：
pip install -r requirements.txt
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数据预处理：
- 将图像和标注文件分别放在相应的目录下。
- 修改配置文件中的路径以匹配你的数据集位置。
- 如果需要，可以使用脚本将PNG格式的标注文件转换为其他格式（如NumPy数组），或者反之。
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修改配置文件：
- 更新配置文件以反映正确的数据路径。
- 如果使用特定版本的语义分割模型，还需要更新相应的模型配置文件（如
configs/deeplabv3plus.py）。
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开始训练：
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使用提供的训练脚本启动模型训练过程。例如，对于DeepLabV3+，可以使用以下命令进行训练：
python train.py --config configs/deeplabv3plus.yaml
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性能评估：
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训练完成后，使用验证集或测试集对模型进行评估，检查mIoU等指标是否达到预期水平。例如，对于DeepLabV3+，可以使用以下命令进行评估：
python eval.py --config configs/deeplabv3plus.yaml
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部署应用：
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将训练好的模型应用于实际场景中，实现语义分割功能。例如，可以使用以下命令进行推理：
python infer.py --config configs/deeplabv3plus.yaml --image_path path_to_your_image
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注意事项
- 数据增强：可以通过调整数据增强策略来进一步提高模型性能，例如随机裁剪、旋转、亮度对比度调整等。
- 超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳训练效果。
- 硬件要求：建议使用GPU进行训练，以加快训练速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
- 平衡数据：注意数据集中各类别之间的不平衡问题，可以通过过采样、欠采样或使用类别权重等方式来解决。
- 复杂背景：图像中的背景可能非常复杂，因此在训练时需要注意模型对这些特性的适应性。
- 多目标分割：在同一张图像中可能同时出现多个目标，确保模型能够正确区分并定位这些目标。
通过上述步骤，你可以成功地使用ADE20K数据集进行多种计算机视觉任务的研究和开发。该数据集是语义分割、场景解析等领域的重要基准之一，广泛应用于监督学习中的标签数据提供，支持语义分割、场景理解等多类任务。