super(CityScapes, self).__init__(*args, **kwargs) TypeError: object.__init__() takes exactly one argument (the instance to initialize)

这个错误通常是由于子类的构造函数没有正确地调用父类的构造函数而导致的。

在 Python 中，当你创建一个子类时，它默认继承了父类的构造函数。如果你在子类中重写了构造函数，你需要使用 `super()` 函数来调用父类的构造函数。

在这个错误中，你需要在子类的构造函数中使用 `super()` 函数来调用父类的构造函数，以确保父类的初始化被正确执行。

例如，如果你的子类名为 `CityScapes`，你的构造函数可以这样实现：

class CityScapes(ParentClass):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # 子类特有的初始化代码

这样做会调用父类的构造函数，并将传递给子类的参数传递给父类。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [tensorflow2.3实现街景语义分割（二）](https://blog.csdn.net/JerryZhang1111/article/details/116425677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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cityscapes数据集leftimg8bit_trainvaltest.zip是一个用于城市场景图像分割的数据集。它包含了来自德国50个不同城市的5000个高分辨率图像，这些图像被标注为30个不同的类别，包括道路、建筑物、车辆、行人等。

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使用这个数据集可以进行各种城市场景分析任务，特别是图像分割任务。通过对图像进行像素级别的标注，我们可以将每个像素分为不同的类别，从而实现对城市场景中各个对象的精确识别和分割。这对于无人驾驶、交通规划、城市建设等领域都具有重要意义。

总之，cityscapes数据集leftimg8bit_trainvaltest.zip是一个用于城市场景图像分割的高质量数据集，它为研究者和开发者提供了丰富的城市场景图像数据和相应的标注，为城市场景分析任务提供了有力支持。