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LabelMe语义分割数据集

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103M
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Action/Event Detection Classification

数据集包括用于训练的100张图像和用于测试的845张图像(详细信息请参阅 train.txt 和 test.txt )。标签的颜色代码为(R:G:B)......

数据结构 ? 103M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    数据集包括用于训练的100张图像和用于测试的845张图像(详细信息请参阅 train.txt 和 test.txt )。 标签的颜色代码为(R:G:B):

    • various = 0:0:0

    • building = 128:0:0

    • car = 128:0:128

    • door = 128:128:0

    • pavement = 128:128:128

    • road = 128:64:0

    • sky = 0:128:128

    • vegetation = 0:128:0

    • window = 0:0:128

    Image Name

    数据引用:

    @INPROCEEDINGS{Froehlich-Rodner-Denzler-ICPR2010,    
    	author = {Bj"orn Fr"ohlich and Erik Rodner and Joachim Denzler},    
    	title = {A Fast Approach for Pixelwise Labeling of Facade Images},
    	booktitle = {Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition    (ICPR 2010)},
    	year = {2010},
    }
    @inproceedings{Brust15:ECP,    
    	author = {Clemens-Alexander Brust and Sven Sickert and Marcel Simon and Erik Rodner and Joachim Denzler},
    	booktitle = {CVPR Workshop on Scene Understanding (CVPR-WS)},
    	title = {Efficient Convolutional Patch Networks for Scene Understanding},
    	year = {2015}, }
    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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