Cityscapes 第3页

语义分割数据集详解（PASCAL-VOC2012，Vocbenchmark，Cityscapes）

在语义分割的一些论文中常常会对几个常用的数据集进行验证，以验证算法的优越性，无论是在分割性能还是分割速度上。在一些模型的复现中，由于不同作者的代码风格不同，所有我们有必要根据自己的数据格式进行稍作修改，所以对于数据集的结构了解是必不可少的，下面就几种常用的分割数据集进行解析。PASCAL-VOC2012数据集介绍官网：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/v

Jayden yang·2022-11-21 09:48

景联文科技：自动驾驶开源数据集汇总（二）

1.CityScapes数

景联文科技·2022-11-21 02:30

【2017-VCIP】LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation

因此本文提出了LinkNet，在不显著增加参数量的情况下进行学习，最后在CamVid数据集上取得了SOTA，Cityscapes数据集上也是类似结果。

PRSer_Carrot·2022-11-19 19:50

无监督学习方法

现在的端到端单目/双目深度估计网络一般在大型合成数据集（比如SceneFlow，Cityscapes）上进行预训练，然后通过少量的真实数据集（比如KITTI，Middlebury）微调使其适应不同的环境

爱钻研的小铭·2022-11-19 11:47

SegFormer阅读笔记

在ADE20K、Cityscapes和COCO-Stuff三个公开数据集上进行测试，其运行效率、准确性和鲁棒性都达到了SOTA

八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 09:25

CVPR2018/语义分割/UDA：Learning from Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Semantic Segmentation

AddressingDomainShiftforSemanticSegmentation从合成数据中学习:面向语义分割的域转移0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.网络块描述3.2.处理源数据和目标数据3.3.迭代优化3.4.D的设计4.实验和结果4.1.SYNTHIA->CITYSCAPES4.2

HheeFish·2022-10-19 07:21

神经网络模型训练简记（一）

learning_rate、epoch与iteration1.4模型评价指标二、官方数据集简介2.1ImageNet数据集2.2ILSVRC竞赛2.3MSCOCO数据集2.4PASCALVOC数据集2.5Cityscapes

weixin_46846685·2022-10-13 10:56

转化Foggy_Cityscapes数据集为voc和yolo格式用作目标检测

目录一、数据集下载（1）解压后文件夹目录（2）gtFine格式如下所示：二、转换为VOC数据集格式（1）生成xml标签（2）将leftImg8bit生成的xml标签转换为leftImg8bit_foggy版本的（3）将leftImg8bit_foggy中的图片拷贝到JPEGImages中（4）执行Main.py文件划分数据集train/val/test（5)训练时首先执行voc_annotatio

Sciws·2022-09-05 18:54

用 DeepLab-V3+ 模型做 Cityscapes 的 segmentation 任务，in Keras/TensorFlow 2.8

2.使用Cityscapes数据集。3.环境配置和使用方法。4.参考代码。5.github下载链接。前言DeepLab-V3+是一个很好的segmentation架构。

杭州的平湖秋月·2022-08-30 17:21

工程（二）——DeeplabV3+语义分割训练自制数据集

DeeplabV32.1克隆代码2.2下载数据集和预训练模型3、测试算法4、制作VOC数据集4.1转VOC格式4.2项目数据准备5、训练验证数据集5.1visdom可视化5.2训练网络5.3验证模型6、cityscapes

桦树无泪·2022-08-23 07:34

MindSpore:【课程作业经验】基于MindSpore框架的道路场景语义分割方法研究

框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案，成功地在Cityscapes

·2022-08-11 17:03

OpenCV4学习笔记（68）——dnn模块之调用基于Cityscapes数据集的图像分割模型

本次笔记要整理记录的是基于Cityscapes数据集训练而成的图像分割模型model-best.net，该模型能够对行人、汽车、红绿灯、马路、地形、天空等等二十种类别进行分类，可用于城市景观分割。

邱小兵·2022-08-02 07:39

基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究

框架的道路场景语义分割方法研究概述本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，将城市道路下的实况图片解析作为任务背景，以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标，对上述难处进行探究并提出相应方案，成功地在Cityscapes

想要赚到老秃顶少不了·2022-07-22 15:00

计算机视觉目标分割

文章目录一、目标分割简介1.1图像分割的定义1.2任务类型1.2.1任务描述1.2.2任务类型1.3常用的开源数据集1.3.1VOC数据集1.3.2城市风光Cityscapes数据集1.4评价指标1.4.1

落花雨时·2022-07-18 13:36

Cityscape训练Yolov5

1.Cityscapes目标检测标注转YOLO格式参考：https://blog.csdn.net/Shenpibaipao/article/details/111240711数据集下载：https:/

ChrisLiu__·2022-07-14 07:59

图像语意分割训练Cityscapes数据集SegNet-ConvNet神经网络详解

前言：经过几个月的学习研究，在神经网络中训练多分类语意分割模型识别城市街景信息，终于在最近得到了理想中的实验结果。在我陷入对细节参数调整不当及诸多问题时，苦于没有一篇能够“面向新手编程”的博客。因而我在能够在解决一系列问题到达终点后总结这一路踩过的坑，希望对后来者有所帮助。接下来就是用我训练完成的神经网络模型结合我所学专业（风景园林）研究领域问题完成论文撰写，希望能够投稿核心期刊成功。^_^我所提

loving____·2022-04-04 07:12

语义分割综述整理（更新中）

图像语义分割综述知乎：DeepLab语义分割模型v1、v2、v3、v3+概要（附Pytorch实现）干货|一文概览主要语义分割网络，FCN、UNet、SegNet、DeepLab等等等等应有尽有4种语义分割数据集Cityscapes

masteryi-0018·2022-03-24 02:31

听说有个东西叫做Cityscapes?

PolarBearWYY·2021-06-04 23:43

浅谈tensorflow语义分割api的使用(deeplab训练cityscapes)

浅谈tensorflow语义分割api的使用(deeplab训练cityscapes)安装教程：cityscapes训练：遇到的坑：1.环境：-tensorflow1.8+CUDA9.0+cudnn7.0

·2021-05-28 12:59

采用Segmentation Transformer（SETR）（Pytorch版本）训练CityScapes数据集步骤

官方的SegmentationTransformer源码是基于MMSegmentation框架的，不便于阅读和学习，想使用官方版本的就不用参考此博客了。这里采用的是GitHub上某大佬复现SegmentationTransformer的版本SegmentationTransformer源码下载链接https://github.com/gupta-abhay/setr-pytorch，此源码缺少训练

开始学AI·2021-05-08 21:53

4种语义分割数据集Cityscapes上SOTA方法总结

本文分享自华为云社区《语义分割数据集Cityscapes上SOTA方法总结》，原文作者：fdafad。

华为云·2021-04-23 11:00

无人驾驶数据集

Cityscapes目标是理解街景的语义，主要是针对城市街景做语义解析。专注于对城市街景的语

水之心·2021-04-17 14:08

2021-04-16

Cityscapes数据集在windows系统中生成tfrecord的一些bug总结需要的脚本cityscapesscripts，在cityscapesscripts的preperation中createtrainLabelimgs.py

随风吟唱·2021-04-16 13:25

Pytorch移植Deeplabv3+训练CityScapes数据集详细步骤

训练过程1、准备好数据集Cityscapes相关数据

开始学AI·2021-03-26 19:31

轻量级语义分割网络 BiseNetv2学习：手把手教你搭建BiseNetv2(tensorflow2)，并在Cityscapes上完成语义分割任务

轻量级语义分割网络BiseNetv2学习：手把手教你搭建BiseNetv2(tensorflow2)，并在Cityscapes上完成语义分割任务文章目录轻量级语义分割网络BiseNetv2学习：手把手教你搭建

theworld666·2021-02-20 11:07

【图像语义分割】Windows10训练DeepLabv3模型（Pytorch版）

【图像分割】Windows10训练DeepLabv3模型一、环境搭建1、安装Anaconda3、cuda、cudnn、pytoch2、安装相应库3、安装pycocotools包二、准备数据集（cityscapes

Owen1u·2020-12-27 01:33

[Python]Cityscapes Foggy数据集转yolo格式(目标检测任务)

也可以选择直接从cityscapes转化：SFSU_synthetic。

身披白袍·2020-12-16 12:53

cityscapes数据集转化为coco数据格式（超详细，百分百学会）

cityscapes数据集转化为coco数据格式（超详细，百分百学会）直接进入主题一、然后我们要做的第一步是先有一个工具包，拿来进行转化.二、安装一个库，pycococreatortools三、使用步骤

V_lhm_control_self·2020-12-04 14:03

无人驾驶常用数据集---图像语义分割数据集--Cityscapes数据集的解读（for 小白）

**无人驾驶常用数据集–图像语义分割数据集–Cityscapes数据集的解读（for小白）**一、什么是Cityscapes数据集？Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。

feng之锋·2020-11-07 16:36

Cityscapes 格式和COCO格式相互转换脚本（InstancesId.png 和Instance.json相互转换)

代码地址：【注】如果你只是想将Cityscapes数据集转换到COCO的json的话可以直接采用Detectron或者maskrcnn-benchmark的脚本就可以直接转换。

hzh.fr.cn·2020-10-28 10:21

受干扰的学生

tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet半监督学习，用于ImageNet分类https://arxiv.org/abs/1911.04252v4Cityscapes

Valar_Morghulis·2020-09-18 11:23

无干扰的学生

https://www.cityscapes-dataset.com/benchmarks/#scene-labeling-taskhttps://arxiv.org/abs/2005.10266作者网页

Valar_Morghulis·2020-09-17 15:31

语义分割研究现状

一路狂奔的猪·2020-09-17 07:58

Tensorflow之deeplab训练cityscapes数据集

在《TensorFlow之deeplab语义分割API接口调试》文章中，介绍了如何安装tensorflowmodel以及训练自己的语义分割模型，本文介绍对cityscapes数据集的训练方法0系统环境ubuntu16.04CUDA9.0cuDNN7.3.1python3.6.9tensorflow-gpu1.12.01cityscapes

ZONG_XP·2020-09-17 05:29

Citypersons数据集转VOC标准格式（YOLO 目标检测txt格式）

CItyscapes城市数据集包含一组不同的立体视频序列中记录来自50个不同城市的街景,高质量的进行像素级的注释。

Rock_Huang~·2020-09-17 05:49

Cityscapes数据集使用与结果测试评估

链接：https://blog.csdn.net/Cxiazaiyu/article/details/81866173

爱学习的人工智障·2020-09-17 05:17

Cityscapes数据集的介绍

一、下载链接官网：https://www.cityscapes-dataset.com/，官网也可以在benchmarks中查看大家神经网络达到的指标。

Chan_Zeng·2020-09-17 05:48

cityscapesScripts使用笔记

cityscapesScripts是cityscapes数据集的官方公开工具集，第一次用的时候有点迷茫，记录下使用笔记，前边是readme里的讲解,以下是精细标注的部分官方github:https://

思予象·2020-09-17 05:53

在使用cityscapes数据集时遇到报错，No module named cityscapesscripts

在使用cityscapes数据集时遇到报错，Nomodulenamed‘cityscapesscripts’，这个问题看起来很傻，但是拦住了我这个新手，写出来希望能给人参考。

yijun009·2020-09-17 04:44

DeepLabV3+训练Cityscapes数据集实例

1.数据集、脚本和模型下载1.1下载Cityscapes使用Cityscapes官方数据：https://www.cityscapes-dataset.com/Cityscapes数据集包括leftImg8bit

白话先生·2020-09-17 04:34

cityscapes数据集标签的处理

在用pytorch实现SegNet算法时，数据集选择了cityscapes，在这里写下cityscapes数据集标签的处理。

辰之粥·2020-09-17 04:59

DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型

原文地址：DeepLab使用Cityscapes数据集训练模型0x00操作环境OS:Ubuntu16.04LTSCPU:Intel®Core™i7-4790KGPU:GeForceGTX1080/PCIe

weixin_30420305·2020-09-17 04:02

关于cityscapes数据集生成tfrecord格式的一些心得

关于cityscapes数据集生成tfrecord格式的一些心得xx.sh文件是linux系统下的脚本文件，可在Linux系统下通过shxx.sh运行，其实它在这里的作用就是依次运行多个.py文件，创建文件夹

qq_40348630·2020-09-17 04:11

使用CityScapes数据训练deeplabV3遇到的一些问题（2019-11-25）

整个过程主要用到的网站：TensorFlow实战：Chapter-9上(DeepLabv3+代码实现)（超详细很完整）tensorflow上实现deeplabv3+官方指导文档CityScapes数据官方下载地址

百分之八·2020-09-17 04:36

yolo实现语义分割（cityscapes数据集）附源码

使用yolo做语义分割网上的资料不是很多，而且写的不是很清楚，不容易复现（对我这种菜鸟来说），在此小编整合网上的资料对yolo实现语义分割做了详细的介绍，希望能够帮助大家。以下内容如有错误，还望大家留言批评指正，小编一定会及时更改。概述语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一。从宏观上看，语义分割是一项高层次的任务，为实现场景的完整理解铺平了道路。场景理解作为一个核心的计算机视觉问题，其重要性在

真我精彩·2020-09-10 11:07

语义分割由简入繁，经典的代码实现（tensorflow+keras）

官方数据集：1.coco2.cityscapes制作自己的数据集1.首先看网络所要求的数据集格式，像segnet,unet，这些网络，所要求的的数据集，应包含两个文件夹label是一个8位的灰度图，每一个灰度值对应

DCGJ666·2020-08-25 09:35

Segmentation

的几篇论文深度对抗学习在图像分割和超分辨率中的应用Paper,datasetlistInstanceSegmentationMaskRCNNInstanceSemanticSegmentationListDeeplabv3+训练CityScapes

kimifjc·2020-08-25 07:56

【论文解读】行人检测：What Can Help Pedestrian Detection?（CVPR'17）

文章中对能够帮助行人检测的extrafeatures做了诸多分析，并且提出了HyperLearner行人检测框架（基于FasterR-CNN改进），在KITTI&Caltech&Cityscapes数据集上实现了极为优秀的性能

weixin_30588729·2020-08-24 03:04

图像语意分割Cityscapes训练数据集使用方法详解

1.什么是Cityscapes数据集？我们知道，在深度学习图像语意分割的训练过程中，需要有数据集及分好类的标签，这样才可以让你的神经网络进行学习，进而训练出模型，用来识别你想要识别的图片场景等。

loving____·2020-08-24 03:22

数据标记系列——图像分割 & PolygonRNN++（一）

目前的图像分割方法无非两种，一种是通过标注人员手动标注，如Cityscapes（提供无人驾驶环境下图像分割的数据集）中的标注，但这种方法需要花费大量的人力、物力和时间。

weixin_33935777·2020-08-22 14:30

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