編輯丨極市平臺
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GID 是具有高分二號 (GF-2) 衛星圖像的大型土地覆蓋數據集。這個新的數據集被命名為高分影像數據集（GID），由于其覆蓋面大、分布廣、空間分辨率高等特點，與現有的土地覆蓋數據集相比具有優勢。GID 由兩部分組成：大規模分類集和精細土地覆蓋分類集。大規模分類集包含 150 個像素級帶注釋的 GF-2 圖像，精細分類集由 30,000 個多尺度圖像塊加上 10 個像素級帶注釋的 GF-2 圖像組成。分別基于 5 個類別的訓練圖像和驗證圖像收集并重新標記 15 個類別的訓練數據和驗證數據。
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DADA-seg 是一個按像素標注的事故數據集，其中包含交通事故的各種關鍵場景。
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Dark Zurich 是一個圖像數據集，包含在夜間、黃昏和白天拍攝的總共 8779 張圖像，以及每張圖像的相機各自的 GPS 坐標。這些 GPS 注釋用于構建一天中的跨時間對應關系，即，將每個夜間或黎明圖像與其白天對應物相匹配。
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斯坦福背景數據集是 Gould 等人引入的新數據集。(ICCV 2009)用于評估幾何和語義場景理解的方法。該數據集包含 715 張圖像，這些圖像選自現有的公共數據集：LabelMe 、 MSRC、 PASCAL VOC 和Geometric Context。我們的選擇標準是圖像是戶外場景，像素大約為 320 x 240，至少包含一個前景物體，并且地平線位于圖像內（不需要可見）。
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Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 數據集包含 38,280 張多人圖像，這些圖像具有精細的注釋、高外觀可變性和復雜性。該數據集可用于人體部分分割任務。
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WoodScape 包含四個環視攝像頭和九項任務，包括分割、深度估計、3D 邊界框檢測和新型污染檢測。為超過 10,000 張圖像提供實例級別的 40 個類的語義注釋。
