基于图像与掩膜的分类数据集

标题：基于图像与掩膜的分类数据集

数据内容： 该数据集包含图像分类与语义分割所需的核心数据元素： - 基础图像信息：包括 TIFF 格式和 PNG 格式的图像路径 - 对应掩膜信息：包含 TIFF 和 PNG 格式的掩膜路径 - 颜色通道信息：包含 R、G、B 三个颜色通道的值 - 分类信息：包括类别名称和对应的分类标签 - 帧信息：包含帧 ID 和序列 ID 用于视频序列分析 - 其他元数据：用于描述图像的基本属性和上下文信息

数据来源： 互联网公开数据

数据用途： 该数据集可广泛应用于以下行业的典型问题： 1. 计算机视觉领域： - 图像分类任务 - 语义分割任务 - 目标检测任务 - 图像分割与标注 - 视频序列分析

1. 医疗影像分析：
2. 医学图像分类
3. 病灶区域分割
4. 医学图像注释

5. 病理图像分析

6. 自动驾驶领域：

7. 道路场景分割
8. 目标检测
9. 交通标志识别

10. 行人检测

11. 安防监控：

12. 视频内容分析
13. 异常检测
14. 行为识别
15. 场景理解

标签：图像分类, 语义分割, 医学影像, 自动驾驶, 颜色空间, 图像分割, 视频分析，

行业分类： - 信息技术与服务 - 医疗健康 - 汽车与交通 - 安全与监控 - 计算机视觉 - 数据科学

统计分析： 1. 数据规模： - 612种不同帧 ID - 29种不同序列 ID - 2种不同分类标签 - 2种不同颜色通道值

1. 数据多样性：
2. 图像与掩膜路径高度对应
3. 颜色通道信息保持一致性
4. 分类标签分布均衡

5. 序列数据具有良好的连续性

6. 数据质量：

7. 数据格式统一规范
8. 路径信息完整可追溯
9. 分类标签准确可靠
10. 掩膜标注精细准确