城市景观

用于语义城市场景理解的城市景观数据集。对复杂的城市街道场景的视觉理解是广泛应用的一个有利因素。对象检测从大规模数据集中受益匪浅,特别是在深度学习的背景下。然而,对于语义城市场景的理解,目前还没有一个数据集能够充分地捕捉到真实世界中城市场景的复杂性。为了解决这个问题,我们引入了Cityscapes、一个基准测试套件和一个大规模的数据集来训练和测试像素级和实例级语义标记的方法。城市景观由50个不同城市的街道上录制的大量不同的立体视频序列组成。其中5000幅图像具有高质量的像素级注释;20000个额外的图像具有粗略的注释,以支持利用大量弱标记数据的方法。关键的是,我们的工作在数据集大小、注释丰富性、场景可变性和复杂性方面超过了以前的尝试。我们附带的实证研究提供了对数据集特征的深入分析,以及基于我们的基准测试的几种最先进方法的性能评估。


zbMATH中的参考文献(参考文献9条,1标准件)

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按年份排序(引用)

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