CamVid数据集（智能驾驶场景的语义分割）

前言

CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。

数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：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）。

一、简介

CamVid数据集提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据集解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。

官网：http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/

二、精准标注示例

示例1：

示例2：

示例3：

三、类别定义

类别标签链接：http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/#ClassLabels

下面是几个大类别，进行细分的各个小类别：

使用该数据，进行引用：

四、下载数据集

官网下载地址：Object Recognition in Video Dataset

我上传到了网盘，或者大家到这里下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1E50QplXMcZISlFV5RN4CLg

提取码：1024

本文直供大家参考和学习，谢谢。

机器学习 自动驾驶

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