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GTA5(Grand Theft Auto 5)

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OpenDataLab2026-04-19 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/GTA5
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资源简介:
我们从gta5中提取了24,966帧。每帧具有1914年 × 1052像素的分辨率。然后使用第3.2节中描述的接口对帧进行语义标记。标签过程在49小时内完成。此时,提取的图像的像素区域的98.3% 被用相应的语义类标记。类被定义为与户外场景的其他语义分割数据集兼容 [8,11,39,50]。我们数据集中类的分布如图4所示。

We extracted 24,966 frames from GTA5. Each frame has a resolution of 1914 × 1052 pixels. These frames were then semantically annotated using the interface described in Section 3.2. The annotation process was completed within 49 hours. At this stage, 98.3% of the pixel regions of the extracted images were labeled with their corresponding semantic classes. The classes are defined to be compatible with other semantic segmentation datasets for outdoor scenes [8, 11, 39, 50]. The distribution of classes in our dataset is shown in Figure 4.
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-06-28
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
GTA5数据集是从游戏《侠盗猎车手5》中提取的24,966帧高分辨率图像(1914×1052像素),专为语义分割和领域适应任务设计。该数据集通过自动化标签过程实现了98.3%的像素级语义标记,类别定义与主流户外场景数据集兼容,适用于计算机视觉研究。
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