Cityscapes8データセット#

Name: Cityscapes8 セマンティックセグメンテーションデータセット
Creator: Ultralytics
License: https://www.cityscapes-dataset.com/license/
Keywords: Cityscapes8, Ultralytics, データセット, セマンティックセグメンテーション, YOLO26, セマンティック, 学習, 検証, 都市景観, コンピュータビジョン

はじめに#

Ultralytics Cityscapes8 データセットは、Cityscapes データセットからサンプリングされた8枚の画像（トレーニング用4枚、検証用4枚）を含むコンパクトなセマンティックセグメンテーションデータセットです。YOLO セマンティックセグメンテーションモデルおよびトレーニングパイプラインを用いた迅速なテスト、デバッグ、実験を行うために設計されています。その都市シーンのコンテンツは、完全な Cityscapes データセットにスケールアップする前の有用なパイプラインチェックを提供します。

Cityscapes8 は、完全な Cityscapes データセットと同じ 19 の評価クラスと label_mapping の動作を使用しており、YOLO26 セマンティックセグメンテーションのワークフローと完全に互換性があります。

注意

Cityscapes8 はパイプラインテスト専用であり、ベンチマーク用ではありません。8 枚の画像は意味のある mIoU の比較を行うには少なすぎます。代表的な結果を得るには、完全な Cityscapes 検証セットを使用してください。

データセットの構造#

Cityscapes8 は完全なデータセットのレイアウトを反映しており、test の分割はありません：

cityscapes8/
├── images/
│   ├── train/  # 4 images
│   └── val/    # 4 images
└── masks/
    ├── train/  # 4 single-channel PNG masks
    └── val/    # 4 single-channel PNG masks

マスクは masks_dir: masks フィールドを介して画像とペアリングされ、label_mapping はソースの Cityscapes ラベル ID を完全な Cityscapes データセット構造で説明されている 19 の連続した train ID に変換します。

データセット YAML#

Cityscapes8 データセットの設定はデータセットの YAML ファイルで定義されており、データセットのパス、クラス名、その他の重要なメタデータが指定されています。公式の cityscapes8.yaml ファイルは Ultralytics GitHub リポジトリで確認できます。YAML には、パッケージ化された小さなサブセットのダウンロード URL が含まれています。

ultralytics/cfg/datasets/cityscapes8.yaml

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Cityscapes semantic segmentation dataset (19 classes)
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/semantic/cityscapes8
# Example usage: yolo semantic train data=cityscapes8.yaml model=yolo26n-sem.pt
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── cityscapes8 ← downloads here (small subset)
#         └── images
#         └── masks

# Dataset root directory
path: cityscapes8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images

masks_dir: masks # semantic mask directory

# Cityscapes 19-class labels
names:
  0: road
  1: sidewalk
  2: building
  3: wall
  4: fence
  5: pole
  6: traffic light
  7: traffic sign
  8: vegetation
  9: terrain
  10: sky
  11: person
  12: rider
  13: car
  14: truck
  15: bus
  16: train
  17: motorcycle
  18: bicycle

# Map source label IDs to train IDs; ignore_label is converted to 255.
label_mapping:
  -1: ignore_label
  0: ignore_label
  1: ignore_label
  2: ignore_label
  3: ignore_label
  4: ignore_label
  5: ignore_label
  6: ignore_label
  7: 0
  8: 1
  9: ignore_label
  10: ignore_label
  11: 2
  12: 3
  13: 4
  14: ignore_label
  15: ignore_label
  16: ignore_label
  17: 5
  18: ignore_label
  19: 6
  20: 7
  21: 8
  22: 9
  23: 10
  24: 11
  25: 12
  26: 13
  27: 14
  28: 15
  29: ignore_label
  30: ignore_label
  31: 16
  32: 17
  33: 18

# Download URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/cityscapes8.zip

使用方法#

Cityscapes8 データセットで YOLO26n-sem モデルを画像サイズ 1024 で 100 エポックトレーニングするには、以下の例を使用します。トレーニングオプションの完全なリストについては、YOLO トレーニングのドキュメントを参照してください。

学習例

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO26n-sem model
model = YOLO("yolo26n-sem.pt")

# Train the model on Cityscapes8
results = model.train(data="cityscapes8.yaml", epochs=100, imgsz=1024)

Ultralytics プラットフォームを使用して、クラウドで Cityscapes8 を管理し、セマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングすることもできます。

引用、ライセンス、謝辞#

Cityscapes8 は Cityscapes からサンプリングされたものであり、カスタム非商用ライセンスのもとでリリースされています。詳細については、完全な Cityscapes データセットページを参照してください。

Cityscapesデータセットを研究や開発で使用する場合は、以下の論文を引用してください。

引用

@inproceedings{Cordts2016Cityscapes,
  title={The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding},
  author={Cordts, Marius and Omran, Mohamed and Ramos, Sebastian and Rehfeld, Timo and Enzweiler, Markus and Benenson, Rodrigo and Franke, Uwe and Roth, Stefan and Schiele, Bernt},
  booktitle={Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2016}
}

自動運転およびコンピュータビジョンコミュニティに対する継続的な貢献に対して、Cityscapes チームに心より感謝申し上げます。

よくある質問 (FAQ)#

Ultralytics Cityscapes8 データセットは何に使用されますか？#

Ultralytics Cityscapes8 データセットは、セマンティックセグメンテーションモデルの迅速なテストとデバッグのために設計されています。わずか8枚の画像（トレーニング用4枚、検証用4枚）により、完全な Cityscapes データセットにスケールアップする前に、マスクの読み込み、拡張、検証、エクスポートパスなどの YOLO セマンティックセグメンテーションパイプラインを検証するのに最適です。詳細については、Cityscapes8 YAML 設定をご覧ください。

Cityscapes8 と完全な Cityscapes データセットにはどのような違いがありますか？#

Cityscapes8は、Cityscapesの2,975枚のトレーニング / 500枚のバリデーション分割から8枚の画像（トレーニング4枚、バリデーション4枚）をサンプリングし、同じ19のクラスと label_mapping を使用しているため、Cityscapes8で実行できるパイプラインは、フルデータセットでもそのまま変更なしで実行できます。 cityscapes8.yaml ではなく data= を cityscapes.yaml に向けるだけです。フルデータセットとは異なり、Cityscapes8には手動ダウンロードの手順がなく、 test の分割もありません。