CamVid数据集介绍
概述
CamVid数据集是一个用于强监督学习的精准标注图片集合，包含700多张图片。这些图片被分为训练集、验证集和测试集，适用于图像分割任务的训练和评估。
数据集结构
CamVid数据集的图片被分为以下三个部分：
- 训练集：用于模型的训练。
- 验证集：用于模型的调优和验证。
- 测试集：用于最终模型的评估。
类别标签
CamVid数据集使用11种常用的类别进行分割精度的评估，具体类别如下：
- 道路 (Road)
- 交通标志 (Symbol)
- 汽车 (Car)
- 天空 (Sky)
- 行人道 (Sidewalk)
- 电线杆 (Pole)
- 围墙 (Fence)
- 行人 (Pedestrian)
- 建筑物 (Building)
- 自行车 (Bicyclist)
- 树木 (Tree)
注意：背景类别被标记为0，因此在计算类别总数时，实际有12个类别（包括背景）。
使用场景
CamVid数据集适用于需要高精度图像分割的任务，如自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和开发。
数据集下载
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