GitHub：语义分割最全资料集锦
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作者：mrgloom | 编辑：Amusi
前言
CVer 陆续分享了GitHub上优质的AI/CV资料集锦，如图像分类、目标检测等，之前的分享详见文末。很多同学反映这个系列很棒，因此系列将继续更新。
本文将分享的内容是：语义分割（Semantic Segmentation）。值得提一下，按近一年顶会上的语义分割方向的论文来看，弱监督+语义分割、域自适应+语义分割方向的论文越来越多了。感兴趣的同学可以看一下：ECCV 2020 语义分割论文大盘点（38篇论文）
注：文末附语义分割微信交流群，欢迎加入学习
awesome-semantic-segmentation
项目作者：mrgloom
Star数量：7100
https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation
本项目包含的内容相当之多，虽然名为语义分割，但跟分割相关方向其实都有涉及：
语义分割
实例分割
数据集
Benchmarks
标注工具
Losses（损失函数）
医学图像分割
卫星图像分割
...
其中每个部分介绍的都非常详细，比如一个论文，会相应介绍其多种复现的开源代码（基于PyTorch、TensorFlow等）。
语义分割
主要涵盖了2015-2019年间的优质工作：U-Net系列、SegNet、DeepLab系列、FCN、ENet、ICNet、PSPNet、BiseNet、CCNet和FastFCN等网络
注：2020年的语义分割论文建议主要看CVPR 2020、ECCV 2020上的工作就行
实例分割
主要涵盖了2015-2020年间的优质工作：FCIS、Mask R-CNN、MR R-CNN、YOLACT、CenterMask和SOLO系列等网络
数据集
涵盖的语义分割数据集相当多，比如遥感方向、自动驾驶方向等
Stanford Background Dataset
Sift Flow Dataset
Barcelona Dataset
Microsoft COCO dataset
MSRC Dataset
LITS Liver Tumor Segmentation Dataset
KITTI
Pascal Context
Data from Games dataset
Human parsing dataset
Mapillary Vistas Dataset
Microsoft AirSim
MIT Scene Parsing Benchmark
COCO 2017 Stuff Segmentation Challenge
ADE20K Dataset
INRIA Annotations for Graz-02
Daimler dataset
ISBI Challenge: Segmentation of neuronal structures in EM stacks
INRIA Annotations for Graz-02 (IG02)
Pratheepan Dataset
Clothing Co-Parsing (CCP) Dataset
Inria Aerial Image
ApolloScape
UrbanMapper3D
RoadDetector
Cityscapes
CamVid
Inria Aerial Image Labeling
Benchmarks
其实除了上面几个项目之外，这里 Amusi 再补充几个目前主流的benchmarks，近期不少顶会上的论文就是在此基础上修改的。
https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation
https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encoding
https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox
https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation
标注工具
labelme 永远滴神！
Losses（损失函数）
这里也十分推荐大家看一下这篇文章：一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）
侃侃
本项目包含的语义分割论文、开源项目相当多，十分推荐学习！
资料下载
在CVer公众号后台回复：最全语义分割，即可下载访问最全的语义分割论文、开源项目等资料。
另外强烈推荐阅读，Amusi 整理过的最全资料系列如下：
下载2
后台回复：CVPR2020，即可下载代码开源的论文合集
后台回复：ECCV2020，即可下载代码开源的论文合集
重磅！CVer-语义分割 微信交流群已成立
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