（新）还对DecoupleSegNets进行了验证，以处理边界对于任务很重要的分割情况。我们将在此仓库中发布相关代码和文件。 解耦隔离网 此回购包含我们ECCV-2020工作的实施：通过分离的主体和边缘监督改进语义分割。 这是北京大学，牛津大学和Sensetime Research的联合工作。 （非常感谢Sensetimes的GPU服务器） 欢迎任何建议/问题/拉取请求。 它还包含对我们之前的AAAI-2020工作（口头）的重新实施。 GFFNet：Gated Fully Fusion用于语义分割，它也可以在CityScapes上获得最新的结果： 解耦隔离网 GFFNet 数据集准备 提供了适用于Cityscapes，Mapillary，Camvid，BDD和Kitti的加载器。可以在找到准备每个数据集的详细信息。 要求 pytorch> = 1.2.0顶点opencv-python 模

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 Dataset 是一个驾驶标签视频数据集，其包含 700 张像素级别的语义分割和图像分割，为了保证数据的准确性，每张图像均通过多次检查和确认以确保数据的准确性。该数据集解决了对实验数据的需求，并以定量评估新兴 算法 ，其中驾驶场景增加了观察对象的数量和异质性，其提供超过十分钟的高质量 30Hz 镜头且相应的语义标记图像为 1Hz，部分为 15Hz。 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》。

Camvid语义分割数据集.zip

因为上传文件限制，该数据集少了测试集，以及对应标签。该数据集可以应用到语义分割的学习当中，是较为完整的语义分割数据集。

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

资源压缩后的文件目录： test test_labels train train_labels val val_labels class_dict.csv functional.py

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