CamVid数据集介绍

概述

CamVid数据集是一个用于强监督学习的精准标注图片集合，包含700多张图片。这些图片被分为训练集、验证集和测试集，适用于图像分割任务的训练和评估。

数据集结构

CamVid数据集的图片被分为以下三个部分： - 训练集：用于模型的训练。 - 验证集：用于模型的调优和验证。 - 测试集：用于最终模型的评估。

类别标签

CamVid数据集使用11种常用的类别进行分割精度的评估，具体类别如下： 1. 道路 (Road) 2. 交通标志 (Symbol) 3. 汽车 (Car) 4. 天空 (Sky) 5. 行人道 (Sidewalk) 6. 电线杆 (Pole) 7. 围墙 (Fence) 8. 行人 (Pedestrian) 9. 建筑物 (Building) 10. 自行车 (Bicyclist) 11. 树木 (Tree)

注意：背景类别被标记为0，因此在计算类别总数时，实际有12个类别（包括背景）。

使用场景

CamVid数据集适用于需要高精度图像分割的任务，如自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和开发。

数据集下载

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