语义分割前言

1.常见数据集

1.1PASCAL VOC 

其标注图片为单通道图像,其0~255像素值为其取值范围,背景为0,目标区域内根据目标的类别索引信息进行填充。

1.2MS COCO

其标注图像的标注文件为坐标信息。

官网有给出一个关于标注文件的格式说明,可以通过以下链接查看:
COCO - Common Objects in Context

2.常见语义分割评价指标 

Pixel Accuracy(Global Acc)、mean Accuracy、meanIoU

mean IoU更加常见:

3.数据标注工具

3.1labelme

Anaconda直接按照,打开即可使用。

3.2EISeg

一点就标注:

官网:http://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

参考学习博客:

        https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/115787033

MS COCO数据集介绍以及pycocotools简单使用_anno_file 'dataset/coco\annotations/instances_val2-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/113247318?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171049102016800215031100%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171049102016800215031100&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-113247318-null-null.nonecase&utm_term=MS%20COCO&spm=1018.2226.3001.4450

 

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