ADE20K数据集：ADE20K

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

ADE20K数据集：ADE20K

优质

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。

ADE20K户外数据集-ADE20K Outdoors Dataset

优质

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。

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。

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。

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。

ECG数据集-数据集

优质

本ECG数据集包含了多种心电图记录，旨在支持心脏疾病的研究与诊断模型开发，适用于医疗AI领域。 a01.csv a01er.csv a02.csv a01r.csv a03.csv a03er.csv a02er.csv a02r.csv a03r.csv a04er.csv a04r.csv a05.csv a04.csv a06.csv a07.csv a08.csv a09.csv a10.csv a11.csv a12.csv a13.csv a14.csv a15.csv a16.csv a18.csv a19.csv a20.csv b01.csv a17.csv b01er.csv b03.csv b02.csv b04.csv b01r.csv b05.csv c01.csv c02.csv c01r.csv c01er.csv c03.csv c02er.csv c03er.csv c04.csv c06.csv c05.csv c07.csv c03r.csv c08.csv c09.csv x01.csv c10.csv x03.csv x02.csv x04.csv x05.csv x07.csv x06.csv x08.csv x10.csv x09.csv x11.csv x12.csv x13.csv x14.csv x15.csv x16.csv x17.csv x18.csv x19.csv x20.csv x21.csv x22.csv x23.csv x24.csv x25.csv x26.csv x27.csv x28.csv x30.csv x31.csv x33.csv x32.csv x34.csv x29.csv x35.csv

USAir数据集-数据集

优质

USAir数据集包含了美国各城市间航班连接的信息，适用于网络分析、聚类及其他图论研究。 ### USAir数据集 #### 描述：航空网络是指包含航空公司航线信息的数据集合，通常用于交通网络研究、路径优化或预测分析等领域。USAir数据集是学术界常用的案例之一，它包含了美国联合航空公司（USAir）在1987年的航班连接信息，有助于理解航空运输系统的结构和特性。 #### 详细知识点： 1. **数据集概述**： USAir数据集源自R. E. Beasley于1990年发表的一篇论文。该数据集中包含美国主要城市间的91个机场以及它们之间的118条非直达航线，每个节点代表一个机场，每条边则表示两个机场间存在航班服务。 2. **网络结构**： USAir数据集是一个典型的加权图，其中的边代表着航班连接，并且权重反映了两机场之间航班频次。通过此数据集可以分析航空网络的拓扑特性如节点度分布、聚类系数和平均路径长度等指标。 3. **交通流分析**：数据集可用于研究乘客流量模式，识别最繁忙的航线，从而帮助航空公司优化路线布局以提升运营效率和服务质量。 4. **路径规划**：基于USAir数据集可以设计算法来寻找最优路径方案（如最短路径、最小成本或时间延迟最低的路径），这些解决方案对于乘客行程规划和航空公司的调度具有实际应用价值。 5. **复杂网络理论的应用**： USAir数据集常被用于研究小世界网络和无标度网络特性，这有助于理解现实世界的网络组织模式，并为其他领域的研究提供参考框架。 6. **机器学习模型训练与测试**：使用USAir数据集可以开发并验证预测航班延误、乘客流量等的机器学习模型。这些应用对于航空公司进行风险管理及决策支持至关重要。 7. **图论问题的应用**：数据集中包含的问题可转化为旅行商问题（TSP）、最小生成树（MST）等问题，这些问题在物流配送和路线规划等领域具有广泛应用价值。 8. **数据可视化**：通过绘制USAir网络图表可以直观展示机场之间的连接关系及其地理分布情况，有助于理解整个航空运输系统的密集程度与结构特征。 9. **数据预处理步骤**：在进行深入分析前需要对原始数据集执行清洗工作（如去除异常值、填充缺失信息等），并将非数值型字段转换为适合计算的形式。 10. **编程语言和工具的应用**：分析USAir数据集时常用的编程语言包括Python与R，借助pandas、networkx及ggplot2等库可以方便地读取、处理并可视化相关数据。综上所述，USAir数据集不仅是对研究者而言的宝贵资源，同时也为航空公司策略制定和运营管理提供了重要参考价值。通过对该数据集的研究能够揭示出航空网络内部规律，并提出切实可行的问题解决方案。

信用数据集-数据集

优质

本数据集汇集了大量关于个人及企业的信用信息，包括但不限于借贷记录、还款历史和信用评分等关键指标，旨在为学术研究与模型开发提供详实的数据支持。 small_loan.csv 文件包含了与小额贷款相关的数据。文件内不含任何联系信息如电话号码、QQ 号或链接地址。所有内容均围绕小额贷款的信息进行组织和呈现。

NCLT_python_数据集；NCLT_nclt数据集_

优质

NCLT Python 数据集是基于NCLT（NavTech Lidar Competition and Testing）项目收集的自动驾驶车辆相关传感器数据集。该数据集为研究人员提供了丰富的激光雷达、GPS和IMU等信息，便于进行定位与建图算法的研究与测试。 NCLT数据集的Python文件合集主要用于处理该数据集中文件的读取、下载以及格式转换等功能。