CamVid全称:The Cambridge-driving Labeled Video Database,该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布,相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》,是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签,将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库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。
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)。
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