ADE20K类别详情说明
概览
本资源文件提供了ADE20K数据集的类别清单，这是一个广泛应用于计算机视觉任务，特别是语义分割和场景理解的重要数据集。ADE20K由麻省理工学院（MIT）发布，它包含了超过2万个带有精细标注的图像，覆盖了丰富的室内外场景，总计3688个类别，其中直接提供的类别数为150个，加上一个背景类（标为‘bg’），共151种不同的标签。
数据集特点
- 图像数量：训练集25574张，验证集2000张。
- 类别丰富性：覆盖365个不同的场景，拥有707868个独特对象的标注。
- 注解详细：不仅有对象的语义分割，还包括部分分割，部分与部分的关系，以及对象的WordNet定义和层次关系。
- 应用场景：适用于实例分割、语义分割和零部件分割的研究和开发。
内容概览
资源文件以txt格式提供，列出所有类别的ID、比例、训练集、验证集中的样本数及名称，方便研究人员快速了解每个类别的分布情况。例如，类别ID为1的是“wall”，训练集中有11664个样本，验证集为1172个，以此类推。
如何使用
- 研究人员：可依据这份类别列表来设计和训练模型，尤其是在准备数据、评估类别平衡时非常有用。
- 开发者：可作为映射表，将预测结果转换成具体类别名称。
- 教育用途：教学过程中用于解释和展示对象识别的多样性。
注意事项
- 本文件不含数据集本身，仅作为类别参考。
- 使用数据集前，请遵守ADE20K的官方许可协议，并引用相应的研究成果。
获取数据集
虽然我们不直接提供数据集下载，但你可以参照提供的链接或访问MIT的官方网站获取ADE20K完整数据集及其相关资源。
通过这个详细的类别列表，您可以更好地准备您的实验，确保对数据集有一个全面的理解，从而加速您的计算机视觉项目研发进程。记得在引用数据或成果时，尊重原作者的工作，正确标注数据来源。