MSeg est un ensemble de données composites de segmentation sémantique multi-domaines. L'ensemble de données unifie les ensembles de données de segmentation sémantique de différents domaines : COCO, ADE20K, Mapillary, IDD, BDD, Cityscapes et SUN RGB-D. En rapprochant les classifications, en fusionnant et en divisant les classes, une classification unifiée avec 194 classes a été obtenue. Pour que les annotations au niveau des pixels soient conformes à une taxonomie unifiée, nous avons effectué un effort d'annotation à grande échelle sur la plateforme Mechanical Turk et généré des annotations compatibles dans l'ensemble de données en réétiquetant les masques d'objets.

Citation

@InProceedings{MSeg_2020_CVPR, auteur = {Lambert, John et Liu, Zhuang et Sener, Ozan et Hays, James et Koltun, Vladlen}, titre = {{MSeg} : Un ensemble de données composite pour la segmentation sémantique multi-domaine}, titre du livre = {Vision par ordinateur et reconnaissance de formes (CVPR)}, année = {2020} } @article{Lambert23tpami_MSeg, author={Lambert, John et Liu, Zhuang et Sener, Ozan et Hays, James et Koltun, Vladlen}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, titre={MSeg : un ensemble de données composites pour la segmentation sémantique multi-domaines}, année={2023}, volume={45}, nombre={1}, pages={796-810}, est ce que je={10.1109/TPAMI.2022.3151200} }