CamVid数据集（智能驾驶场景的语义分割）

爱被打了一巴掌 2022-09-17 01:57 676阅读 0赞

## 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）。

**目录**

一、简介

二、精准标注示例

三、类别定义

四、下载数据集

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## 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/

![be7d862a7af04c7e849a6d734ca5191d.png][]

## 二、精准标注示例 ##

示例1：

![23b6e1f3e6c64f67b85caf7be4787356.png][]

示例2：

![1451651e99484a7187fb57b78dd43d90.png][]

示例3：

![e9ad7ab9354640478b697cdeb1f76118.png][]

##  三、类别定义 ##

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

![78905c002df149daafc357c177bc8173.png][]

下面是几个大类别，进行细分的各个小类别：

![2f5537a1401945d6bb5bb8850eb81a40.png][]

使用该数据，进行引用：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>(1)</td> 
   <td>Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds, ECCV 2008&nbsp;<a href="http://www.inf.ethz.ch/personal/gbrostow/ext/MotionSegRecECCV08.pdf" title="(pdf)" rel="nofollow">(pdf)</a><br> Brostow, Shotton, Fauqueur, Cipolla (<a href="http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/G.Brostow/bibs/RecognitionFromMotion_bib.html" title="bibtex" rel="nofollow">bibtex</a>)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>(2)</td> 
   <td>Semantic Object Classes in Video: A High-Definition Ground Truth Database&nbsp;<a href="http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/G.Brostow/papers/SemanticObjectClassesInVideo_BrostowEtAl2009.pdf" title="(pdf)" rel="nofollow">(pdf)</a><br> Pattern Recognition Letters (<a href="http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/G.Brostow" title="to appear" rel="nofollow">to appear</a>)<br> Brostow, Fauqueur, Cipolla (<a href="http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/G.Brostow/bibs/RecognitionFromMotion_bib.html" title="bibtex" rel="nofollow">bibtex</a>)</td> 
   <td></td> 
   <td> <p></p> <p></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

##  四、下载数据集 ##

官网下载地址：[Object Recognition in Video Dataset][]

![b685105a9e0b43fd8bea6b4783bbeabb.png][]

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。

[be7d862a7af04c7e849a6d734ca5191d.png]: /images/20220828/01494aac99e84c83913f452cad2d6efc.png
[23b6e1f3e6c64f67b85caf7be4787356.png]: /images/20220828/4357d213e51b4b2f847831c6a7d3d41f.png
[1451651e99484a7187fb57b78dd43d90.png]: /images/20220828/ced3a6166f104af0a5614ff439704474.png
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[http_mi.eng.cam.ac.uk_research_projects_VideoRec_CamVid_ClassLabels]: https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fmi.eng.cam.ac.uk%2Fresearch%2Fprojects%2FVideoRec%2FCamVid%2F%23ClassLabels
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[2f5537a1401945d6bb5bb8850eb81a40.png]: /images/20220828/ab172cf0be804cfa9d7a5bdc09aa7cfd.png
[Object Recognition in Video Dataset]: http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/
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