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ADE20K户外数据集-ADE20K Outdoors Dataset

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简介：
ADE20K户外数据集是一个全面的图像理解数据集，专注于户外场景，包含大量注释丰富的图片，旨在推动场景解析和物体识别的研究进展。 该数据集是ADE20K挑战数据集中一个包含5,000张图像的子集。ADE20K是一个地标图像分割数据集，包括大量室内和室外场景的照片。每一张图片都配有一个逐像素标注了150个不同类别的图像分割蒙版。此特定的数据子集仅包含了室外环境下的照片，并且在选择过程中进行了粗略分类分析，因此包含了一些异常值。

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  • ADE20K户外数据集-ADE20K Outdoors Dataset
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    ADE20K户外数据集是一个全面的图像理解数据集，专注于户外场景，包含大量注释丰富的图片，旨在推动场景解析和物体识别的研究进展。 该数据集是ADE20K挑战数据集中一个包含5,000张图像的子集。ADE20K是一个地标图像分割数据集，包括大量室内和室外场景的照片。每一张图片都配有一个逐像素标注了150个不同类别的图像分割蒙版。此特定的数据子集仅包含了室外环境下的照片，并且在选择过程中进行了粗略分类分析，因此包含了一些异常值。
     
  • ADE20K数据集：ADE20K
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    ADE20K是一个大规模场景解析数据集，包含超过20,000幅图像及其像素级标注，广泛应用于语义分割任务的研究与开发。 ADE20K数据集是一个存储库。我们提供了有关该数据集的一些信息，并且提供了一些工具来帮助探索它。 概述：ADE20K由来自SUN和Places数据库的27,000张图像组成，这些图像是完全用对象进行注释的，涵盖了3,000个不同的对象类别。许多图片还包含有关物体部分的信息以及它们之间的关系。我们提供了原始带标注多边形，并且为模态分割也做了相应的实例化。 数据集统计：当前版本的数据集中包含了27,574张图像（其中用于训练的有25,574张，测试用的是剩余的2000张）。这些图像是从3688个不同的类别中选取出来的，并且每个类别的对象都有WordNet定义和层次结构。此外，数据集还包含了193,238条关于物体部分及其关系的信息。每一张图片都包含有属性、注释时间以及深度顺序等信息。 探索：虽然您需要访问整个数据集来获得完整的体验，但我们提供了一个小的子数据集以帮助熟悉其结构和内容。
     
  • FCN-TensorFlow-ADE20k: An Implementation of FCN8s on the ADE Dataset...
    优质
    本项目是基于TensorFlow实现的FCN8s模型在ADE20K数据集上的应用，旨在推动场景解析领域的研究进展。 FCN8s张量流ADE20k 1. 简介：这是使用tensorflow在数据集ADE20k上的全连接网络（跨8步）实现。该实现主要基于其他GitHub中的两个开源项目。 资料集竞赛框架arXiv论文以及相关文献为本项目的参考依据，具体包括“FCN tensorflow 1.4”和“python 3.6”。 2. 如何运行 - 下载并提取数据集：下载ADE20k的.zip文件。将此压缩包放置在./Data_zoo/MIT_SceneParsing/目录下，并解压。 - 开始训练：只需执行FCN_train.py脚本即可开始模型训练过程。 - 测试模型：通过运行FCN_test.py来测试已有的模型性能，默认情况下，它会自动测试前100个验证图像。由于验证数据集包含2000张图片，因此如果需要进行更多数量的图像测试，请调整变量TEST_NUM（例如将其设置为1000）。 - 使用模型预测：将要推断分析的.jpg格式图像放入./infer文件夹中，并确保存在一个名为./output的目录以保存输出结果。
     
  • vmamba在ade20k上的训练模型
    优质
    该简介描述了一个基于ADE20K数据集训练的VMAMBA模型。此模型旨在优化图像语义分割任务中的性能表现与精度。 vmamba在ade20k上进行模型训练。
     
  • 基于Pytorch的MIT ADE20K数据集语义分割与场景解析实现-Python开发
    优质
    本项目采用Python和PyTorch框架，致力于实现MIT ADE20K数据集上的高效语义分割及场景解析技术，推动计算机视觉领域的发展。 这是在MIT ADE20K场景解析数据集上使用PyTorch实现的语义分割模型。ADE20K是目前最大的开源数据集之一，专门用于语义分割和场景解析任务。该数据集由MIT计算机视觉团队发布，并且可以在GitHub上找到与Caffe和Torch7相关的存储库。如果您只是想了解这个项目的基本信息，以上内容已经涵盖了主要的要点。
     
  • KNN数据集- dataset
    优质
    本数据集为K近邻算法（KNN）设计，包含多维度特征向量及对应分类标签，适用于模式识别与机器学习研究。 KNN算法在处理海伦的约会数据集时非常有效。通过分析这些数据，可以预测一个人是否适合与海伦约会。该方法基于已知的数据点来确定新样本所属类别或预测数值，适用于分类和回归问题。在这个特定的应用场景中，我们利用了邻居之间的相似性来进行模式识别，并据此做出决策。
     
  • 眼睛数据集 - Eye Dataset 数据集
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    《眼睛数据集》是一套专为眼部图像分析设计的数据集合，包含多种眼部状况的图片及标注信息，旨在促进眼疾早期检测与诊断的研究。 该数据集包含2423个对象，其中直接从互联网收集了1192个双眼睁开的对象，并且从“野生标签脸”（LFW）数据库中选择了1231个双眼睁开的对象。数据集文件名为Eye Dataset_datasets..txt和Eye Dataset_datasets..zip。
     
  • 海啸数据集 - Tsunami Dataset 数据集
    优质
    海啸数据集提供有关海啸事件的历史记录、地理信息及模拟数据，旨在支持灾害预防与研究。该数据库包括波高、浪涌速度等关键参数。 该数据集也称为全球历史海啸数据库，包含从公元前2100年到至今的约2400个海啸的历史记录及相关信息，涵盖了大西洋、印度洋、太平洋以及地中海和加勒比海区域的数据。