详细解读：MIT经典的语义分割数据集ADE20K，附下载链接
小伙伴们，乐于分享的OpenDataLab来啦！这次，给大家带来一份ADE20K 数据集的详细使用“攻略”，助大家模型训练一臂之力。
这个由MIT 发布的大型数据集，可用于场景感知、解析、分割、多物体识别和语义理解，不容错过。
一、数据集简介
发布方：MIT CSAIL Computer Vision Group
发布时间：2016
背景：视觉场景的语义理解是计算机视觉的关键问题。尽管社区在数据收集方面做出了努力，但仍然很少有图像数据集涵盖广泛的场景和对象类别，而且缺乏具有用于场景理解的逐像素注释。
简介：ADE20K涵盖了场景、对象、对象部分的各种注释，在某些情况下甚至是部分的部分。有25k张复杂日常场景的图像，其中包含自然空间环境中的各种对象。每个图像平均有19.5个实例和10.5个对象类。
二、数据集详细信息
1. 标注数据量
● 训练集：20210张图像
● 验证集：2000张图像
● 测试集：3000张图像
2. 标注类别
数据集的标注包含三种视觉概念：
● 离散对象（discrete object），它是具有明确定义的形状的事物，例如汽车、人；
● 包含无定形背景区域的东西（stuff），例如草、天空；
● 对象部分（object part），它是某些具有功能意义的现有对象实例的组件，例如头部或腿部。
三种视觉概念共标注类别3169类，其中离散对象和无定形背景区域的东西有2693类。对象部分有476类。
3. 可视化
图1：第一行显示样本图像，第二行显示对象的标注，第三行显示对象部分的标注。颜色方案同时编码对象类别和对象实例，即不同的对象类别具有较大的色差，而来自同一对象类别的不同实例具有较小的色差（例如，第一张图像中的不同人实例具有略微不同的颜色）。
三、数据集任务定义及介绍
1. 场景解析
● 定义
场景解析是将整个图像密集地分割成语义类，其中每个像素都被分配一个类标签，例如树的区域和建筑物的区域。
● 基准
作者选择 ADE20K 数据集中按其总像素比排名的前150个类别，并构建 ADE20K 的场景解析基准，称为 SceneParse150。
在150个类别中，有35个东西类（即墙壁、天空、道路）和115个离散对象类（即汽车、人、桌子）。150个类的标注像素占数据集所有像素的92.75%，其中无定形背景区域的东西类占60.92%，离散对象类占31.83%。
结果以通常用于语义分割的四个指标报告：
- Pixel accuracy（像素精度）：表示正确分类的像素的比例；
- Mean accuracy（平均准确度）：表示在所有类别中平均正确分类的像素的比例；
- Mean IoU（平均 IoU）：表示预测像素和真实像素之间的交并比，在所有类上平均；
- Weighted IoU（加权IoU）：表示按每个类的总像素比加权的 IoU。
2. 实例分割
● 定义
实例分割是检测图像中的对象实例，并进一步生成对象的精确分割掩码。它与场景解析任务的不同之处在于，场景解析中没有分割区域的实例概念，而在实例分割中，如果场景中有三个人，则需要网络对每个人区域进行分割。
● 基准
为了对实例分割的性能进行基准测试，作者从完整数据集中选择了100个前景对象类别，将其称为 InstSeg100。InstSeg100 中对象实例总数为 218K，平均每个对象类别有2.2K个实例，每个图像有10个实例；除船舶外的所有对象都有超过100个实例。
结果以如下指标报告：
一个总体度量平均精度 mAP，以及不同对象尺度上的度量，用mAP_S（小于32×32像素的对象）、mAP_M（在32×32和96×96像素之间）和 mAP_L（大于96×96像素）。
四、数据集文件结构解读
目录结构：（语言：Python）
ADE20K_2021_17_01/images/training/cultural/apse__indoor/<filename0>.jpg # 原图像<filename0>_seg.png # 分割图，通道R和G编码对象类别ID，# 通道B编码实例ID<filename0>_parts_{i}.png# 部件分割图,i表示第i层部件，如car# 属于第一层部件，wheel属于第二层部件<filename0>.json # 存储图像中所有实例的多边形，属性等信息<filename0>/ # 存储图像中所有实例mask的目录instance_000_<filename0>.pnginstance_001_<filename0>.png.........validation/cultural/apse__indoor/<filename1>.jpg<filename1>_seg.png<filename1>_aprts_{i}.png<filename1>.json<filename1>/instance_000_<filename1>.pnginstance_001_<filename1>.png............index_ade20k.pkl # 数据和存储图像的文件夹的统计信息
<filename>.json文件格式：
{"annotation": {"filename": "<filename>.jpg", # 图像名称"folder": "ADE20K_2021_17_01/images/ADE/training/urban/street",# 图像存储的相对路径"imsize": [ # 图像高、宽、通道数1536,2048,3],"source": { # 图像来源信息"folder": "static_sun_database/s/street","filename": "labelme_acyknxirsfolpon.jpg","origin": ""},"scene": [ # 图像场景信息"outdoor","urban","street"],"object": [ # 标注实例列表{"id":0, # 实例ID"name":"traffic light, traffic signal, stoplight",# 实例标签"name_ndx": 2836, # 实例标签"hypernym": [ # 上位词"traffic light, traffic signal, stoplight","light","visual signal","signal, signaling, sign","communication","abstraction, abstract entity","entity"],"raw_name": "traffic light","attributes": [], # 属性"depth_ordering_rank": 1,# 深度顺序"occluded": "no", # 遮挡情况"crop": "0","parts": { # 部件信息"hasparts": [],"ispartof": [],"part_level": 0},"instance_mask": "<filename>/instance_000_<filename>.png",# 对应的实例mask"polygon": { # 多边形坐标"x": [346, ...],"y": [781, ...]},"saved_date": "18-Dec-2005 06:56:48"},...]
图2: index_ade20k.pkl 文件用Python打开后的格式
index_ade20k.pkl 里各个字段含义：
'filename'：长度为 N=27574 的数组，带有图像文件名。
'folder'：包含图像文件夹名称的长度为 N 的数组。
'objectIsPart'：是对象部分的对象类别. 大小为 [C, N] 的数组，计算一个对象在每个图像中成为一部分的次数。objectIsPart[c,i]=m 如果在图像 i 中对象类 c 是另一个对象的一部分 m 次。
'objectPresence'：大小为 [C, N] 的数组，每个图像的对象计数。objectPresence(c,i)=n 如果在图像 i 中有 n 个对象类 c 的实例。
'objectcounts'：长度为 C 的数组，每个对象类的实例数。
'objectnames'：带有对象类名的长度为 C 的数组。
'proportionClassIsPart'：长度为 C 的数组，其中 c 类作为一部分的次数比例。如果 ratioClassIsPart[c]=0 则意味着这是一个主要对象（例如，汽车、椅子……）。
'scene'：长度为 N 的数组，为每个图像提供场景名称（与 Places 数据库相同的类）
'wordnet_found'：长度为 C 的数组。它表示是否在 Wordnet 中找到了对象名。
'wordnet_level1'：长度为C 的列表。WordNet 关联的列表。
'wordnet_synset'：长度为 C 的列表。每个对象名称的 WordNet 同义词集。
'wordnet_hypernym'：长度为 C 的列表。每个对象名称的 WordNet 上位词列表。
'wordnet_gloss'：长度为 C 的列表。存的是WordNet同义词集合对应的定义。
'wordnet_frequency'：长度为 C 的数组。每个WordNet同义词集合出现的次数。
'description'：对index ade20k.pkl中每个字段的描述。
五、数据集资源
OpenDataLab平台已经上架了ADE20K数据集，为大家提供了完整的数据集信息、流畅的下载速度，快来体验吧！
参考资料：
[1]官网：https://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/
[2]论文：Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. Bolei Zhou, Hang Zhao, Xavier Puig, Tete Xiao, Sanja Fidler, Adela Barriuso and Antonio Torralba. International Journal on Computer Vision (IJCV).[PDF]
[3]Github：https://github.com/CSAILVision/ADE20K
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