> ML_BENCHMARK // CITYSCAPES-SEMANTIC-SEGMENTATION-MIOU_v1.0
Cityscapes Semantic Segmentation (mIoU)
Urban Semantic Segmentation · task-image-segmentation · active-headroom
Urban Semantic Segmentationactive-headroomhigh-vram-dependent
Değerlendirme Protokolü
500 doğrulama görüntüsü tam 2048x1024 çözünürlükte 19 kentsel sürüş sınıfında değerlendirilir.
Temel Model & Metrikler
Kanonik Temel (Baseline):FCN-8s: 65.3% | DeepLabv3+: 81.3% | SegNeXt: 83.9%
Değerlendirilen Metrikler:
mean Intersection-over-Union (mIoU %)iIoU
Eğitim Verisi Kirliliği ve Sızıntı
ADE20K veya ImageNet-21k üzerinde ön eğitim standarttır; şehir ayrımları coğrafi sızıntıyı önler.
Tekrarlanabilirlik Endişeleri
Tek ölçekli ve çok ölçekli çevirmeli çıkarım anahtarları.
BAĞLANTILI VERİ KÜMESİCityscapes: Semantic Understanding of Urban Street ScenesAutonomous Driving & Urban Perception · 5,000 fine-annotated stereo images across 50 cities, 20,000 coarsely annotated frames
Veri Kümesini İncele