按照ade20k数据集格式进行训练集、验证集和测试集划分数据集

ADE20K数据集是一个大型的场景理解数据集，包含了20,210个场景图像，其中包括了各种不同的场景，如室内、室外、城市、自然景观等等。对于ADE20K数据集，数据集划分可以按照以下方式进行：

1. 训练集：训练集是用于训练模型的数据集，通常包括大量的图像和标注。ADE20K数据集中训练集包括20,210个图像和对应的标注，可以用于训练深度学习模型。

2. 验证集：验证集是用于评估模型的数据集，通常包括与训练集不同的图像和标注。ADE20K数据集中的验证集可以用于评估训练好的模型的性能。

3. 测试集：测试集是用于测试模型的数据集，通常包括与训练集和验证集都不同的图像和标注。ADE20K数据集中的测试集可以用于测试训练好的模型在新场景下的性能。

按照ADE20K数据集格式进行划分，可以在数据集的根目录下创建三个文件夹，分别为“training”，“validation”和“testing”。将训练集、验证集和测试集的图像和标注分别放到对应的文件夹中即可。例如，训练集的图像和标注可以放在“training”文件夹下的“images”和“annotations”文件夹中，验证集和测试集也可以按照相同的方式进行划分。