Link to this sectionADE20K 데이터셋#
ADE20K 데이터셋은 MIT CSAIL에서 제공하는 대규모 semantic segmentation 벤치마크로, 150개의 실내, 실외, 객체 및 사물 카테고리에 걸쳐 20,210개의 학습 이미지와 2,000개의 검증 이미지가 조밀하게 주석 처리되어 있습니다. 이 데이터셋은 Ultralytics YOLO를 사용하여 조밀한 장면 이해(dense scene-understanding) 모델을 학습하고 평가하기 위한 표준 리소스입니다.
Link to this section주요 특징#
- ADE20K의 전체 SceneParsing 벤치마크는 총 25,562개의 이미지로 구성되며, 학습용 20,210개, 검증용 2,000개, 테스트용 3,352개입니다. 테스트 이미지 주석은 공개되지 않으므로, 다운로드 가능한
ADEChallengeData2016아카이브와 Ultralyticsade20k.yaml구성 파일은 학습 및 검증 분할 데이터만 사용합니다. - 이 데이터셋은 실내, 실외, 객체 및 사물 카테고리에 걸쳐 150개의 의미론적 클래스를 포함합니다.
- 주석은 장면 파싱(scene parsing)에 적합한 조밀한 픽셀 수준의 segmentation 마스크입니다.
Link to this section데이터셋 구조#
Ultralytics 구성은 공식 ADEChallengeData2016 레이아웃을 사용합니다:
ADEChallengeData2016/
├── images/
│ ├── training/
│ └── validation/
└── annotations/
├── training/
└── validation/ADE20K는 자동 다운로드 스크립트를 제공하지 않습니다. ~1 GB 크기의 ADEChallengeData2016.zip 아카이브를 다운로드하여 datasets/ 폴더에 직접 압축을 해제하십시오. 아카이브의 최상위 폴더 이름이 이미 ADEChallengeData2016/이므로, 이 과정을 통해 datasets/ADEChallengeData2016/ 구조가 생성되며 이는 위의 레이아웃과 일치합니다. 직접 ADEChallengeData2016 폴더를 생성하고 그 안에 압축을 풀지 마십시오. 그렇지 않으면 중첩된 datasets/ADEChallengeData2016/ADEChallengeData2016/ 디렉토리가 생성되어 YAML 파일이 이를 찾을 수 없게 됩니다.
masks_dir 필드는 annotations로 설정되어 있어 images/ 하위의 각 이미지는 annotations/ 하위의 해당 마스크와 쌍을 이룹니다. 원본 ADE20K 마스크는 0이 무시되는 소스 레이블 ID를 사용하며, label_mapping 섹션은 유효한 레이블 1부터 150까지를 연속적인 학습 ID 0부터 149로 변환하고 무시되는 픽셀을 255로 매핑합니다.
Link to this section응용 분야#
ADE20K는 semantic segmentation 및 장면 파싱 분야의 deep learning 모델을 학습하고 평가하는 데 널리 사용됩니다. 다양한 카테고리와 복잡한 장면 덕분에 자율 주행, 로봇 공학, 증강 현실 및 이미지 편집과 같은 응용 분야에서 가치가 높습니다.
다양한 실내외 장면 덕분에 ADE20K는 도메인 전반에 걸쳐 모델의 일반화 능력을 평가하기 위한 강력한 벤치마크이기도 합니다. 사전 학습된 YOLO26 semantic segmentation 모델은 ADE20K 검증 세트에서 최대 51.5 mIoU를 달성합니다. 자세한 전체 벤치마크 표는 semantic segmentation models 페이지를 참조하십시오. ADE20K 형식의 데이터셋은 데이터셋 관리 및 학습을 위해 Ultralytics Platform과도 완벽하게 호환됩니다.
Link to this section데이터셋 YAML#
데이터셋 YAML 파일은 ADE20K 경로, 클래스, 마스크 디렉토리 및 레이블 매핑을 정의합니다. ade20k.yaml 파일은 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ade20k.yaml에서 유지 관리됩니다.
# 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 section사용법#
이미지 크기 512로 100 epochs 동안 ADE20K 데이터셋에서 YOLO26n-sem 모델을 학습하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수에 대한 전체 목록은 모델 Training 페이지를 참조하십시오.
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 section인용, 라이선스 및 감사의 글#
ADE20K 이미지는 비영리 연구 및 교육 목적으로만 공개되었습니다. 데이터셋의 주석 소프트웨어는 별도로 BSD-3 라이선스가 적용됩니다. 상업적 용도로 사용하려면 MIT CSAIL의 허가가 필요합니다.
연구 또는 개발 작업에 ADE20K 데이터셋을 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주십시오:
@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}
}컴퓨터 비전 커뮤니티를 위해 이 귀중한 자원을 만들고 유지 관리해 준 MIT CSAIL 컴퓨터 비전 그룹에 감사를 표합니다. ADE20K 데이터셋과 제작자에 대한 자세한 정보는 ADE20K 데이터셋 웹사이트를 방문하십시오.
Link to this sectionFAQ#
Link to this sectionADE20K 데이터셋이란 무엇이며 컴퓨터 비전 분야에서 왜 중요한가요?#
ADE20K 데이터셋은 semantic segmentation에 사용되는 대규모 장면 파싱 벤치마크이며, 실내, 실외, 객체 및 사물 클래스를 포함하는 150개 카테고리에 대해 총 20,210개의 학습 이미지와 2,000개의 검증 이미지가 공개되어 있습니다. 연구자들은 다양한 장면, 세분화된 카테고리 구성, 그리고 mean Intersection over Union(mIoU)과 같은 표준화된 평가 지표 때문에 ADE20K를 사용하며, 이는 조밀한 예측 모델을 벤치마킹하는 데 이상적입니다.
Link to this sectionADE20K 데이터셋을 사용하여 YOLO 모델을 어떻게 학습합니까?#
이미지 크기 512로 100 epochs 동안 ADE20K 데이터셋에서 YOLO26n-sem 모델을 학습하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수에 대한 자세한 목록은 모델 Training 페이지를 참조하십시오.
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 sectionADE20K 데이터셋은 어떻게 구성되어 있나요?#
ADE20K 데이터셋은 공식 ADEChallengeData2016 레이아웃을 따르며, 이미지는 images/training/ 및 images/validation/ 아래에 정리되어 있고 해당 마스크는 annotations/training/ 및 annotations/validation/ 아래에 있습니다. Ultralytics YAML 파일은 masks_dir: annotations 필드를 통해 각 이미지를 마스크와 쌍으로 연결하며, label_mapping을 사용하여 소스 레이블 ID 1–150을 연속적인 학습 ID 0–149로 변환하고 무시 레이블을 255로 매핑합니다.
Link to this sectionADE20K를 수동으로 다운로드해야 합니까?#
Yes. Download the ADEChallengeData2016.zip archive (~1 GB) and extract it directly into your datasets/ folder before training — the archive's own top-level folder is already named ADEChallengeData2016/, so extracting it there (not into a separate ADEChallengeData2016 folder you create yourself) produces the images/ and annotations/ layout that ade20k.yaml expects.
Link to this sectionADE20K는 왜 label_mapping을 사용하나요?#
ADE20K 주석 마스크는 0이 무시 또는 배경 클래스를 나타내는 소스 레이블 ID를 저장합니다. label_mapping 섹션은 유효한 레이블 1부터 150까지를 연속적인 학습 ID 0부터 149로 매핑하고, 무시되는 픽셀에 255를 할당하여 학습 및 검증 중에 손실 및 지표 계산에서 제외되도록 합니다.
Link to this sectionADE20K 데이터셋은 상업적 용도로 무료로 사용할 수 있습니까?#
아니요. ADE20K 이미지는 비영리 연구 및 교육용으로 제한하는 약관에 따라 공개되었습니다. 포함된 주석 소프트웨어는 별도로 BSD-3 라이선스가 적용됩니다. 상업적 라이선스 옵션은 MIT CSAIL에 문의하십시오.