camvid数据集，包含训练，验证和测试集，还有对应list。数据集来自剑桥的道路与驾驶场景图像分割数据集，图像数据来自视频帧提取，原始分辨率大小为960x720，包括32个类别。分为367张训练图像，100张验证图像，233张测试图像。

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）。

在剑桥驾驶的标记视频数据库（CamVid）上使用Tensorflow 2 GPU进行多类语义分割 该存储库包含用于CamVid数据集的多类语义分割的多个深度学习模型（U-Net，FCN32和SegNet）的实现。 实施tensorflow 2.0 Aplha GPU软件包 包含用于图像分类/检测/分段的通用计算机视觉项目目录创建和图像处理管道

CamVid数据集包括700多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集一、验证集、测试集。同时，在CamVd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)。注意背景是0，所以这里给类别的时候是给12，而不是11

CamVid(The Cambridge-driving Labeled Video Database)数据集，解压密码：camvid

适合计算机视觉-语义分割学习的人

CamVid is provided by The University of Cambridge.本数据集由剑桥大学提供。 camvid_class_dict.csv camvid_test_labels.zip camvid_train_labels.zip camvid_val.zip camvid_test.zip camvid_val_labels.zip camvid_train.zip

背景 语义分割是深度学习中的一个非常重要的研究方向，并且UNet是语义分割中一个非常经典的模型。在本次博客中，我尝试用UNet对camvid dataset数据集进行道路分割，大致期望的效果如下： 原图 道路分割效果 本博客的代码参考了以下链接： https://github.com/milesial/Pytorch-UNet https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch 数据集介绍及处理 之前的博客里，我几乎不怎么介绍数据集，因为用到的数据集比较简单；但是在使用camvid dataset的时候，我脑袋都大了，用了两三个小

http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/ CamVid.zip

CamVid数据集是较为经典的语义分割数据集，本数据集已经分割成为训练集，测试集和验证集，方便读者复现。