SESIV (SEmantic Salient Instance Video)
收藏OpenDataLab2026-05-24 更新2024-05-09 收录
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资源简介：
SEmantic Salient Instance Video (SESIV) 数据集是通过为显着实例标签分配语义ground-truth 来扩充 DAVIS-2017 基准数据集而获得的。 SESIV 数据集由 84 个高质量视频序列组成，每帧都有像素级的真实标签。
The Semantic Salient Instance Video (SESIV) dataset is obtained by augmenting the DAVIS-2017 benchmark dataset with semantic ground-truth annotations for salient instance labels. The SESIV dataset comprises 84 high-quality video sequences, with pixel-level ground-truth labels provided for every frame.
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-08-11
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
SESIV数据集是基于DAVIS-2017基准扩展的视频语义显著实例分割数据集，包含84个高质量视频序列，每帧均提供像素级真实标签。该数据集由日本研究机构于2018年发布，旨在支持自动驾驶、机器人导航等领域的实例分割研究。
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