DIS5K

该数据集名为DIS5K，包含了3000个训练样本、470个验证样本以及2000个测试样本。该数据集被用于为DIS-SAM框架设立基准，并评估模型性能，与SAM、HQ-SAM和IS-Net进行比较。作为一个大规模数据集，它拥有3000个训练样本、470个验证样本以及2000个测试样本，适用于二分类图像分割任务。

This dataset, named DIS5K, comprises 3000 training samples, 470 validation samples, and 2000 test samples. It is used to establish a benchmark for the DIS-SAM framework and evaluate model performance, with comparisons against SAM, HQ-SAM, and IS-Net. As a large-scale dataset, it is suitable for binary image segmentation tasks.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DIS5K是一个高精度的二分图像分割数据集，包含5,470张图像，涵盖22个组和225个类别，适用于类别无关的图像分割任务。数据集分为训练集、验证集和测试集，测试集进一步根据形状复杂度分为四个子集，以支持全面的评估。