ADE20K数据集
ADE20K 是一个大规模的场景解析数据集（scene parsing dataset），主要用于语义分割任务。该数据集由麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创建。它包含广泛的场景和物体类别，涵盖室内、室外、自然、城市、家庭等各种场景。
数据集特点：
- 多样性：ADE20K数据集包含多达150个类别的物体，如建筑、家具、动物、道路等，涵盖场景解析任务中常见的物体类别。
- 丰富的注释：每个图像不仅有像素级的语义标签，还可以包括实例级别的分割，这使得它非常适合用于多种计算机视觉任务。
- 规模：ADE20K 包含 20,000 张训练图片和 2,000 张验证图片，并且每年在 MIT Scene Parsing Benchmark 中继续扩展。
典型任务：
- 语义分割：将图像中的每个像素分类到特定的类别中。
- 实例分割：区分图像中同一类别的不同实例。
- 全景分割：结合语义分割和实例分割，实现图像的全面理解。
ADE20K 数据集被广泛用于评估和训练图像分割模型，特别是在深度学习领域。很多著名的语义分割模型（如DeepLab系列、Mask R-CNN等）都基于该数据集进行训练和测试。
原文地址：https://blog.csdn.net/Recursions/article/details/142709374
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