类别异构语义分割联邦泛化评测数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-05-09 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=69fcb745f175603f068b65c6&type=1
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资源简介：
本数据集用于研究类别异构条件下语义分割联邦学习方法。以公开的PascalVOC图像数据集为基础，包含针对目标检测与语义分割任务的数万张原始图像及对应的像素级语义分割标注数据。预估数据量为300MB，数据格式为图像。课题组对数据进行了适配性整理，主要用于后续联邦学习场景下的客户端划分与类别异构实验组织，支撑FedSeg等联邦泛化算法的评测。
提供机构：
浙江大学
