全景分割的数据集

<think>好的，我需要帮助用户找到全景分割任务的数据集下载链接和格式。首先，我应该回忆一下用户提供的引用内容，看看有哪些相关的数据集被提到。 用户提供的引用中有几个关键点。引用[1]提到了斯坦福的场景数据集，但可能主要是图像分割相关的，不确定是否全景。引用[3]提到了Wilddash2，这个数据集是CVPR2022的，使用COCO全景格式，并且需要提交结果时遵循该格式，评估指标是PQ。引用[4]和[5]提到Cityscapes数据集和ViP-DeepLab模型，其中Cityscapes应该包含全景分割的数据，因为ViP-DeepLab的输出用于视频全景分割，输入来自Cityscapes。引用[5]还提到谷歌发布了一个视频全景分割数据集，可能也是相关的。 接下来，我需要确认这些数据集是否确实支持全景分割。例如，Cityscapes官网通常提供语义分割、实例分割和全景分割的标注。Wilddash2明确说明使用COCO全景格式，所以应该适合。COCO数据集本身也有全景分割的版本，比如COCO Panoptic。此外，Mapillary Vistas可能也是一个常用的选项，但用户引用中没有提到，可能需要补充，但根据用户提供的引用，应优先列出提到的数据集。 关于下载链接，用户引用中提供了斯坦福的链接，但不确定是否全景。引用[3]的Wilddash2可能需要到其官网查找，用户没有给出链接，可能需要用户自行搜索。Cityscapes的链接在引用[4]中没有直接给出，但通常官网是www.cityscapes-dataset.com。引用[5]中谷歌的数据集可能需要查找相关论文或官方网站。 数据格式方面，引用[2]提到标注文件格式包括PNG掩模、HDF5、JSON等，而引用[3]指出Wilddash2使用COCO全景格式，通常COCO格式是JSON文件加上对应的分割图。Cityscapes可能使用其自己的格式，但可能也支持COCO或其他标准格式。 注意事项部分，引用[2]提到了版权声明，商用需确认许可协议，比如Cityscapes需要单独申请商业授权。数据增强方面，建议使用原始数据训练，然后应用裁剪、旋转等增强处理。 总结起来，用户需要的数据集包括Cityscapes、Wilddash2、COCO Panoptic，可能还有谷歌的新数据集。下载链接需要根据引用和常见来源整理，格式方面注意COCO格式和各个数据集的特定要求。同时要提醒用户注意许可协议，尤其是商用情况。</think>### 全景分割数据集下载与格式说明 #### 主流数据集及下载链接 1. **Cityscapes** - **下载链接**：[Cityscapes Dataset](https://www.cityscapes-dataset.com/) - **标注格式**：提供PNG掩模和JSON文件，包含语义、实例及全景分割标注[^4]。 - **特点**：面向自动驾驶场景，包含50个城市的街景图像，支持视频全景分割任务[^4][^5]。 2. **COCO Panoptic** - **下载链接**：[COCO Dataset](https://cocodataset.org/) - **标注格式**：采用COCO全景格式（JSON文件 + PNG掩模），统一实例分割与语义分割信息[^3]。 - **特点**：包含80个语义类别和2000个实例类别，适用于通用场景的全景分割。 3. **Wilddash2** - **下载链接**：需访问[Wilddash官网](https://wilddash.cc/)申请下载权限 - **标注格式**：遵循COCO全景格式，支持PQ（全景质量）评估指标。 - **特点**：聚焦复杂驾驶场景的挑战性数据，发布于CVPR2022。 4. **ViP-DeepLab视频全景数据集** - **下载链接**：参考谷歌研究论文或[官方发布页面](https://ai.googleblog.com/) - **标注格式**：多帧连续标注，结合语义与实例分割输出。 - **特点**：专为视频全景分割设计，输入为连续帧图像[^4]。 #### 数据集使用注意事项 1. **标注文件格式** - 主流格式包括PNG掩模（单通道标签图）、JSON（存储类别与实例关系）[^2]。 - 示例：Cityscapes的`gtFine`文件夹包含逐像素标注的PNG文件。 2. **版权声明** - **商用授权**：Cityscapes等数据集需单独申请商业使用许可[^2]。 - 使用前需仔细阅读数据集许可协议，避免法律风险。 3. **数据增强建议** - 基础模型训练建议使用原始数据，后续可叠加裁剪（Cropping）、旋转（Rotation）等增强操作[^2]。 - 视频数据集需注意时序一致性增强（如帧间形变对齐）。 #### 相关工具与评估 - **评估指标**：PQ（Panoptic Quality）是全景分割的核心指标，综合了分割精度与实例区分能力[^3]。 - **标注工具**：可使用CVAT、LabelMe等支持全景标注的工具，导出COCO格式文件[^2]。 ---