Link to this sectionConjunto de datos ADE20K#
El conjunto de datos ADE20K es un benchmark de segmentación semántica a gran escala de MIT CSAIL con 20.210 imágenes de entrenamiento y 2.000 de validación anotadas densamente en 150 categorías de interiores, exteriores, objetos y elementos. Es un recurso estándar para entrenar y evaluar modelos de comprensión de escenas densas con Ultralytics YOLO.
Link to this sectionCaracterísticas clave#
- El benchmark SceneParsing completo de ADE20K suma un total de 25.562 imágenes: 20.210 para entrenamiento, 2.000 para validación y 3.352 para pruebas. Las anotaciones de las imágenes de prueba no se publican, por lo que el archivo descargable
ADEChallengeData2016y el archivo de configuraciónade20k.yamlde Ultralytics solo utilizan las divisiones de entrenamiento y validación. - El conjunto de datos cubre 150 clases semánticas que abarcan categorías de interiores, exteriores, objetos y elementos.
- Las anotaciones son máscaras de segmentación densa a nivel de píxel adecuadas para el análisis de escenas.
Link to this sectionEstructura del dataset#
La configuración de Ultralytics espera el diseño oficial de ADEChallengeData2016:
ADEChallengeData2016/
├── images/
│ ├── training/
│ └── validation/
└── annotations/
├── training/
└── validation/ADE20K no tiene un script de descarga automática. Descarga el archivo ADEChallengeData2016.zip de ~1 GB y extráelo directamente en tu carpeta datasets/. La carpeta de nivel superior del propio archivo ya se llama ADEChallengeData2016/, por lo que esto crea datasets/ADEChallengeData2016/ que coincide con el diseño anterior; no crees tú mismo una carpeta ADEChallengeData2016 para extraerlo dentro, o terminarás con un directorio anidado datasets/ADEChallengeData2016/ADEChallengeData2016/ que el YAML no encontrará.
El campo masks_dir está establecido en annotations, por lo que cada imagen en images/ se empareja con su máscara correspondiente en annotations/. Las máscaras originales de ADE20K utilizan IDs de etiquetas de origen donde 0 se ignora, y la sección label_mapping convierte las etiquetas válidas de 1 a 150 en IDs de entrenamiento contiguos de 0 a 149, asignando los píxeles ignorados a 255.
Link to this sectionAplicaciones#
ADE20K se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de deep learning en segmentación semántica y análisis de escenas. Su conjunto diverso de categorías y escenas complejas lo hacen valioso para aplicaciones como navegación autónoma, robótica, realidad aumentada y edición de imágenes.
La amplitud de escenas de interior y exterior también hace de ADE20K un benchmark sólido para evaluar la generalización de modelos entre dominios. Los modelos de segmentación semántica preentrenados YOLO26 alcanzan hasta 51,5 mIoU en el conjunto de validación de ADE20K; consulta la página de modelos de segmentación semántica para ver la tabla comparativa completa. Los conjuntos de datos en formato ADE20K también son totalmente compatibles con Ultralytics Platform para la gestión de conjuntos de datos y el entrenamiento.
Link to this sectionYAML del dataset#
Un archivo YAML del conjunto de datos define las rutas, clases, directorio de máscaras y asignación de etiquetas de ADE20K. El archivo ade20k.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ade20k.yaml.
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# ADE20K semantic segmentation dataset (150 classes)
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/semantic/ade20k
# Example usage: yolo semantic train data=ade20k.yaml model=yolo26n-sem.pt
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── ADEChallengeData2016 ← downloads here (1 GB)
# └── images
# └── annotations
# Dataset root directory
path: ADEChallengeData2016
train: images/training
val: images/validation
masks_dir: annotations # semantic mask directory
# ADE20K 150-class labels
names:
0: wall
1: building
2: sky
3: floor
4: tree
5: ceiling
6: road
7: bed
8: windowpane
9: grass
10: cabinet
11: sidewalk
12: person
13: earth
14: door
15: table
16: mountain
17: plant
18: curtain
19: chair
20: car
21: water
22: painting
23: sofa
24: shelf
25: house
26: sea
27: mirror
28: rug
29: field
30: armchair
31: seat
32: fence
33: desk
34: rock
35: wardrobe
36: lamp
37: bathtub
38: railing
39: cushion
40: base
41: box
42: column
43: signboard
44: chest of drawers
45: counter
46: sand
47: sink
48: skyscraper
49: fireplace
50: refrigerator
51: grandstand
52: path
53: stairs
54: runway
55: case
56: pool table
57: pillow
58: screen door
59: stairway
60: river
61: bridge
62: bookcase
63: blind
64: coffee table
65: toilet
66: flower
67: book
68: hill
69: bench
70: countertop
71: stove
72: palm
73: kitchen island
74: computer
75: swivel chair
76: boat
77: bar
78: arcade machine
79: hovel
80: bus
81: towel
82: light
83: truck
84: tower
85: chandelier
86: awning
87: streetlight
88: booth
89: television receiver
90: airplane
91: dirt track
92: apparel
93: pole
94: land
95: bannister
96: escalator
97: ottoman
98: bottle
99: buffet
100: poster
101: stage
102: van
103: ship
104: fountain
105: conveyor belt
106: canopy
107: washer
108: plaything
109: swimming pool
110: stool
111: barrel
112: basket
113: waterfall
114: tent
115: bag
116: minibike
117: cradle
118: oven
119: ball
120: food
121: step
122: tank
123: trade name
124: microwave
125: pot
126: animal
127: bicycle
128: lake
129: dishwasher
130: screen
131: blanket
132: sculpture
133: hood
134: sconce
135: vase
136: traffic light
137: tray
138: ashcan
139: fan
140: pier
141: crt screen
142: plate
143: monitor
144: bulletin board
145: shower
146: radiator
147: glass
148: clock
149: flag
# Map source label IDs to train IDs; ignore_label is converted to 255.
label_mapping:
0: ignore_label
1: 0
2: 1
3: 2
4: 3
5: 4
6: 5
7: 6
8: 7
9: 8
10: 9
11: 10
12: 11
13: 12
14: 13
15: 14
16: 15
17: 16
18: 17
19: 18
20: 19
21: 20
22: 21
23: 22
24: 23
25: 24
26: 25
27: 26
28: 27
29: 28
30: 29
31: 30
32: 31
33: 32
34: 33
35: 34
36: 35
37: 36
38: 37
39: 38
40: 39
41: 40
42: 41
43: 42
44: 43
45: 44
46: 45
47: 46
48: 47
49: 48
50: 49
51: 50
52: 51
53: 52
54: 53
55: 54
56: 55
57: 56
58: 57
59: 58
60: 59
61: 60
62: 61
63: 62
64: 63
65: 64
66: 65
67: 66
68: 67
69: 68
70: 69
71: 70
72: 71
73: 72
74: 73
75: 74
76: 75
77: 76
78: 77
79: 78
80: 79
81: 80
82: 81
83: 82
84: 83
85: 84
86: 85
87: 86
88: 87
89: 88
90: 89
91: 90
92: 91
93: 92
94: 93
95: 94
96: 95
97: 96
98: 97
99: 98
100: 99
101: 100
102: 101
103: 102
104: 103
105: 104
106: 105
107: 106
108: 107
109: 108
110: 109
111: 110
112: 111
113: 112
114: 113
115: 114
116: 115
117: 116
118: 117
119: 118
120: 119
121: 120
122: 121
123: 122
124: 123
125: 124
126: 125
127: 126
128: 127
129: 128
130: 129
131: 130
132: 131
133: 132
134: 133
135: 134
136: 135
137: 136
138: 137
139: 138
140: 139
141: 140
142: 141
143: 142
144: 143
145: 144
146: 145
147: 146
148: 147
149: 148
150: 149
# Download URL (manual): http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zipLink to this sectionUso#
Para entrenar un modelo YOLO26n-sem en el conjunto de datos ADE20K durante 100 epochs con un tamaño de imagen de 512, puedes usar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la página de entrenamiento del modelo.
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo26n-sem.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="ade20k.yaml", epochs=100, imgsz=512)Link to this sectionCitas, Licencia y Agradecimientos#
Las imágenes de ADE20K se publican solo para uso académico y de investigación no comercial; el software de anotación del conjunto de datos tiene una licencia independiente BSD-3. El uso comercial requiere permiso de MIT CSAIL.
Si utilizas el conjunto de datos ADE20K en tu investigación o trabajo de desarrollo, cita el siguiente artículo:
@inproceedings{zhou2017scene,
title={Scene Parsing through ADE20K Dataset},
author={Zhou, Bolei and Zhao, Hang and Puig, Xavier and Fidler, Sanja and Barriuso, Adela and Torralba, Antonio},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
year={2017}
}Nos gustaría agradecer al Grupo de Visión Artificial del MIT CSAIL por crear y mantener este valioso recurso para la comunidad de visión artificial. Para obtener más información sobre el conjunto de datos ADE20K y sus creadores, visita el sitio web del conjunto de datos ADE20K.
Link to this sectionFAQ#
Link to this section¿Qué es el conjunto de datos ADE20K y por qué es importante para la visión artificial?#
El conjunto de datos ADE20K es un benchmark de análisis de escenas a gran escala utilizado para la segmentación semántica, con 20.210 imágenes de entrenamiento y 2.000 de validación publicadas en 150 categorías que cubren clases de interiores, exteriores, objetos y elementos. Los investigadores utilizan ADE20K por sus escenas diversas, su conjunto de categorías detalladas y sus métricas de evaluación estandarizadas como la media de la intersección sobre la unión (mIoU), lo que lo hace ideal para evaluar modelos de predicción densa.
Link to this section¿Cómo puedo entrenar un modelo YOLO usando el conjunto de datos ADE20K?#
Para entrenar un modelo YOLO26n-sem en el conjunto de datos ADE20K durante 100 epochs con un tamaño de imagen de 512, puedes usar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista detallada de los argumentos disponibles, consulta la página de entrenamiento del modelo.
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo26n-sem.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="ade20k.yaml", epochs=100, imgsz=512)Link to this section¿Cómo está estructurado el conjunto de datos ADE20K?#
El conjunto de datos ADE20K sigue el diseño oficial de ADEChallengeData2016, con imágenes organizadas en images/training/ e images/validation/, y las máscaras correspondientes en annotations/training/ y annotations/validation/. El archivo YAML de Ultralytics empareja cada imagen con su máscara mediante el campo masks_dir: annotations y utiliza label_mapping para convertir los IDs de etiquetas de origen del 1 al 150 en IDs de entrenamiento contiguos del 0 al 149, asignando la etiqueta de ignorar a 255.
Link to this section¿Debo descargar ADE20K manualmente?#
Sí. Descarga el archivo ADEChallengeData2016.zip (~1 GB) y extráelo directamente en tu carpeta datasets/ antes de entrenar; la carpeta de nivel superior del archivo ya se llama ADEChallengeData2016/, por lo que extraerlo allí (no en una carpeta ADEChallengeData2016 distinta que crees tú mismo) genera el diseño de images/ y annotations/ que espera ade20k.yaml.
Link to this section¿Por qué ADE20K utiliza label_mapping?#
Las máscaras de anotación de ADE20K almacenan IDs de etiquetas de origen donde 0 denota la clase de ignorar o fondo. La sección label_mapping asigna las etiquetas válidas de 1 a 150 a IDs de entrenamiento contiguos de 0 a 149, y asigna 255 a los píxeles ignorados para que se excluyan de la pérdida y las métricas durante el entrenamiento y la validación.
Link to this section¿Es el conjunto de datos ADE20K gratuito para uso comercial?#
No. Las imágenes de ADE20K se publican bajo términos que restringen su uso a la investigación no comercial y la educación; el software de anotación complementario tiene una licencia independiente BSD-3. Contacta con MIT CSAIL para conocer las opciones de licencia comercial.