1. ADE20K 链接： ADE20K/ 简介： 图片包含室内和室外数据集，上图是一些例图 场景： 场景比较丰富：室内，室外，自然场景等。单张场景的类别也较多。 特点： 训练集：20210张图片验证集：200张共150个类别（但是语义标注的时候，像素点不能全面覆盖，存在偶尔有点漏掉的现象，于是标注的时候会多一个 “0” 类别，不计入loss的计算，但是网络的输出只有150个类别）语

前言：经过几个月的学习研究，在神经网络中训练多分类语意分割模型识别城市街景信息，终于在最近得到了理想中的实验结果。在我陷入对细节参数调整不当及诸多问题时，苦于没有一篇能够“面向新手编程”的博客。因而我在能够在解决一系列问题到达终点后总结这一路踩过的坑，希望对后来者有所帮助。 接下来就是用我训练完成的神经网络模型结合我所学专业（风景园林）研究领域问题完成论文撰写，希望能够投稿核心期刊成功。^ _^

目录 1.常用数据集适用场景 2.SUNRGBD 数据集 （1）数据集介绍 （2）数据集下载 （3）数据集类别 （4）数据集的标注  3.PASCAL VOC 2007数据集 （1）数据集介绍 （2）数据集下载http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/#testdata （3）数据集包含类别 （4）数据集文件结构