COSTG_v1|图像分割数据集|计算机视觉数据集

COSTG_v1数据集是在ECCV 2024论文中提出的，用于丰富信息并保持语义一致性在扩展曲线对象分割数据集中的应用。该数据集包含三种类型的数据：angiography（冠状动脉疾病血管造影）、crack（裂缝）和retina（视网膜血管），共包含六个公开数据集。此外，unprocessed_json目录包含通过与ChatGPT-4V和Gemini 1.5 Pro交互直接获得的图像和掩码的原始未处理文本描述。所有图像和掩码已调整为统一的512x512分辨率。如果需要访问原始未处理数据集，请参考论文中提供的相应地址进行下载。

原始信息汇总

COSTG_v1 数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 文本到图像
• 语言: 英语
• 数据集名称: COSTG
• 数据规模: 1K<n<10K

数据集介绍

COSTG_v1 数据集是在 ECCV 2024 论文《Enriching Information and Preserving Semantic Consistency in Expanding Curvilinear Object Segmentation Datasets》中引入的。该数据集包含三种数据类型（目录），分别是 angiography（冠状动脉疾病血管造影）、crack（裂缝）和 retina（视网膜血管），共包含六个公开数据集。

此外，unprocessed_json 目录包含通过与 ChatGPT-4V 和 Gemini 1.5 Pro 交互直接获得的图像和掩码的原始未处理文本描述。

所有图像和掩码已通过双线性插值调整到统一的 512x512 分辨率。如需访问原始未处理数据集，请参考论文中提供的相应地址进行下载。

数据集结构

COSTG_v1 │ ├── angiography/ │ ├── CHUAC/ │ │ ├── test/ │ │ └── training/ │ ├── DCA1/ │ │ ├── test/ │ │ └── training/ │ ├── XCAD/ │ │ ├── test/ │ │ └── training/ │ └── angiography.json │ ├── crack/ │ ├── test/ │ └── training/ │ └── crack.json │ ├── retina/ │ ├── CHASEDB1/ │ │ ├── test/ │ │ └── training/ │ ├── DRIVE/ │ │ ├── test/ │ │ └── training/ │ └── retina.json │ └── unprocessed_json/ ├── angiography.json ├── crack.json └── retina.json

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数据集介绍

构建方式

COSTG_v1数据集的构建基于ECCV 2024论文中提出的方法，旨在丰富信息并保持语义一致性，扩展曲线对象分割数据集。该数据集整合了三个主要数据类别：血管造影、裂纹和视网膜血管，涵盖了六个公开数据集。通过与ChatGPT-4V和Gemini 1.5 Pro的交互，生成了未处理的图像和掩码的原始文本描述，并存储在unprocessed_json目录中。所有图像和掩码均通过双线性插值调整为512x512的统一分辨率，以便于实验使用。

特点

COSTG_v1数据集的特点在于其多样性和高质量的数据整合。数据集涵盖了血管造影、裂纹和视网膜血管三个领域，每个领域下又细分为多个公开数据集，确保了数据的广泛性和代表性。此外，数据集提供了未处理的原始文本描述，为研究者提供了丰富的上下文信息。所有图像和掩码均经过统一处理，确保了数据的一致性和实验的可重复性。

使用方法

COSTG_v1数据集的使用方法相对直观。研究者可以通过访问数据集的结构化目录，获取不同类别的图像和掩码数据。对于需要原始数据的用户，可以通过论文中提供的链接下载未处理的原始数据集。数据集的结构清晰，便于用户根据实验需求选择相应的数据子集。此外，未处理的文本描述为图像分割任务提供了额外的语义信息，有助于提升模型的性能。

背景与挑战

背景概述

COSTG_v1数据集由ECCV 2024会议上发表的论文《Enriching Information and Preserving Semantic Consistency in Expanding Curvilinear Object Segmentation Datasets》首次提出，旨在解决曲线对象分割领域的数据扩展问题。该数据集由多个研究机构合作开发，涵盖了血管造影、裂纹和视网膜血管三类数据，共包含六个公开数据集。通过引入ChatGPT-4V和Gemini 1.5 Pro生成的未处理文本描述，COSTG_v1不仅丰富了数据多样性，还保持了语义一致性。该数据集的发布为曲线对象分割领域的研究提供了重要的数据支持，推动了相关算法的发展。

当前挑战

COSTG_v1数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，曲线对象分割任务本身具有较高的复杂性，尤其是在血管造影和视网膜血管等医学图像中，细微的结构差异和噪声干扰使得精确分割变得尤为困难。其次，数据集的扩展需要确保语义一致性，这对生成高质量文本描述提出了严格要求。此外，不同来源的数据在分辨率和格式上存在差异，统一处理这些数据以保持一致性也是一大挑战。最后，如何有效利用生成模型（如ChatGPT-4V和Gemini 1.5 Pro）生成符合实际需求的文本描述，同时避免引入偏差，也是数据集构建中的关键问题。

常用场景

经典使用场景

COSTG_v1数据集在计算机视觉领域，特别是在曲线对象分割任务中，展现了其独特的价值。该数据集通过整合冠状动脉造影、裂纹检测和视网膜血管等多个子数据集，为研究者提供了一个多样化的实验平台。其经典使用场景包括利用深度学习模型进行图像分割，尤其是在处理具有复杂曲线结构的医学图像时，能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

实际应用

在实际应用中，COSTG_v1数据集在医学影像分析、工业检测和生物医学研究等领域具有广泛的应用前景。例如，在冠状动脉疾病诊断中，该数据集可以帮助开发更精确的血管分割算法，从而提高诊断的准确性。在工业领域，裂纹检测数据集可以用于自动化检测系统，提升生产线的质量控制效率。

衍生相关工作

COSTG_v1数据集的发布催生了一系列相关研究工作。许多研究者基于该数据集开发了新的深度学习模型，特别是在图像分割和语义一致性保持方面取得了显著进展。例如，一些研究利用该数据集探索了多模态数据融合技术，进一步提升了模型在复杂场景下的表现。此外，该数据集还为跨领域研究提供了新的思路，推动了计算机视觉与医学影像分析的深度融合。